18
de Abril
de
2017
Los emojis son ideogramas que, de forma natural, se combinan con un texto para complementar visualmente o condensar el significado de un mensaje. Con las redes sociales ha surgido una nueva 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 lenguaje visual se ha posicionado ampliamente y está abasto presente a las plataformas más populares: Twitter, Facebook, WhatsApp o Instagram. Es por eso que los emojis, desde el punto de vista lingüístico, han atraído la atención de los que sededican al estudio del procesamiento del lenguaje natural.
Imagen de Francesco Barbieri: el eje de las "x" muestra a la izquierda los emojis más fáciles de predecir y a la derecha los más difíciles
Un grupo de investigación de la Universitat Pompeu Fabra ha sido estudiando este fenómeno lingüístico emergente. En los diversos trabajos, los expertos han estudiar como los emojis tienen interpretaciones diversas según el colectivo y la cultura que lo utiliza. Así, la ambigüedad que plantea su uso, suscitó la cuestión de cómo se podría enseñar a un agenda artifical a interpretar y reconocer los ideogramas.
Ahora, un nuevo trabajo de Francesco Barbieri y Horacio Saggion, investigadores del Large Scale Texto Understanding Systems Lab del grupo de investigación TALN, del DTIC de la UPF, ha sido presentado en el congreso EACL 2017 (European Chapter of the Association for Computational Linguistics) celebrado del 3 al 7 de abril en Valencia.
De una muestra formada por 40 millones de mensajes geolocalitzats extraídos de Twitter, emitidos entre octubre del 2015 y mayo del 2016 en los Estados Unidos, los autores han estudiado la relación entre las palabras y los emojis. Los expertos muestran como mediante la inteligencia artificial, de un texto se pueden inferir y predecir los emojis 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 emojis y por lo tanto, capaz de captar el significado y hacer predicciones de los ideogramas que evoca un determinado mensaje.
Cómo manifiestan sus autores, "en este trabajo se proporciona una arquitectura neuronal que modela la semántica de los emojis 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".
Este lenguaje visual se ha posicionado ampliamente y está abasto presente a las plataformas más populares: Twitter, Facebook, WhatsApp o Instagram. Es por eso que los emojis, desde el punto de vista lingüístico, han atraído la atención de los que sededican al estudio del procesamiento del lenguaje natural.
Imagen de Francesco Barbieri: el eje de las "x" muestra a la izquierda los emojis más fáciles de predecir y a la derecha los más difíciles
Un grupo de investigación de la Universitat Pompeu Fabra ha sido estudiando este fenómeno lingüístico emergente. En los diversos trabajos, los expertos han estudiar como los emojis tienen interpretaciones diversas según el colectivo y la cultura que lo utiliza. Así, la ambigüedad que plantea su uso, suscitó la cuestión de cómo se podría enseñar a un agenda artifical a interpretar y reconocer los ideogramas.
Ahora, un nuevo trabajo de Francesco Barbieri y Horacio Saggion, investigadores del Large Scale Texto Understanding Systems Lab del grupo de investigación TALN, del DTIC de la UPF, ha sido presentado en el congreso EACL 2017 (European Chapter of the Association for Computational Linguistics) celebrado del 3 al 7 de abril en Valencia.
De una muestra formada por 40 millones de mensajes geolocalitzats extraídos de Twitter, emitidos entre octubre del 2015 y mayo del 2016 en los Estados Unidos, los autores han estudiado la relación entre las palabras y los emojis. Los expertos muestran como mediante la inteligencia artificial, de un texto se pueden inferir y predecir los emojis 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 emojis y por lo tanto, capaz de captar el significado y hacer predicciones de los ideogramas que evoca un determinado mensaje.
Cómo manifiestan sus autores, "en este trabajo se proporciona una arquitectura neuronal que modela la semántica de los emojis 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".