La investigación la han llevado a cabo Francesco Barbieri y Horacio Saggion, investigadores del Large Scale Texto Understanding Systems Lab del grupo de investigación Tratamiento Automático del Lenguaje Natural (TALN) de la UPF, con la colaboración de Miguel Ballesteros, investigador en la empresa norteamericana IBM.
Los emoticonos -o emojis- son ideogramas que se combinan con un texto para complementar visualmente o condensar el significado de un mensaje que han surgido en las redes sociales como otra forma de comunicación en que el significado viene dado por la combinación de mensajes cortos de texto, acompañados por iconos que ayudan visualmente a transmitir el mensaje deseado.
Este nuevo lenguaje visual con ideogramas está muy implantado en en las redes sociales más populares: Twitter, Facebook, WhatsApp o Instagram.
Uso ambiguo de emoticonos
Es por eso por lo que los emoticonos, desde el punto de vista lingüístico, han atraído la atención de los que se dedican al estudio del procesamiento del lenguaje natural, como los miembros del laboratorio que lidera Horacio Saggion en grupo de investigación TALN del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la UPF.
Estos investigadores han estado estudiando este fenómeno lingüístico emergente y recientemente han producido toda una serie de trabajos sobre el uso y las diferentes interpretaciones que los Emoji adoptan en diferentes colectivos y culturas.
La ambigüedad que plantea el uso de los emoticonos identificada por los mismos autores en trabajos anteriores suscitó la cuestión de cómo se podría enseñar a un agente artificial a interpretar y reconocer el uso de estos ideogramas.
Muestra extraída de Twitter
El nuevo trabajo ha analizado una muestra compuesta por 40 millones de mensajes geolocalizados extraídos de Twitter, emitidos entre octubre de 2015 y mayo de 2016 en Estados Unidos.
Los autores han estudiado la relación entre las palabras y los Emoji de estos mensajes y muestran cómo mediante la inteligencia artificial, de un texto se pueden inferir y predecir los emoticonos que evoca el contenido de su mensaje.
Es decir, los resultados experimentales del trabajo indican que disponen de un buen modelo computacional capaz de captar mejor que los humanos la semántica subyacente de los ideogramas y por tanto, capaz de captar el significado y hacer predicciones de los ideogramas que evoca un determinado mensaje, han explicado los investigadores.
“En este trabajo, proporcionamos una arquitectura neuronal que modela la semántica de los emoticonos y la exploración de la relación entre las palabras y los ideogramas, con lo cual proponemos por primera vez un robusto método automático de predicción”, han concluido los investigadores. Efefuturo
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