El grup de recerca ITAKA està en les primeres posicions de la principal competició internacional de sistemes computacionals d’anàlisi semàntica de textos

El grup de recerca ITAKA (Intelligent Technologies for Advance Knowledge Acquisition) de la URV ha desenvolupat el sistema Emotion Intensity (EiTAKA), que permet determinar de quin tipus són i quina intensitat tenen les emocions que s’expressen a les xarxes socials. Aquest sistema l’ha desenvolupat Mohammed Jabreel, sota la supervisió d’Antonio Moreno, per a l’edició 2018 de la principal competició internacional sobre sistemes computacionals d’anàlisi semàntica de textos, SemEval. El sistema desenvolupat pel doctorand de la URV és aplicable en altres contextos, com ara el comerç o la salut, per avaluar l’opinió dels usuaris.

La competició consisteix en la resolució d’una sèrie de tasques en què els sistemes que proposen els concursants han de determinar la intensitat de les emocions i dels sentiments en les piulades publicades a Twitter, identificant si expressen disgust, por, alegria o tristesa. Per fer-ho, el sistema EiTAKA ideat a la URV funciona a partir de tres unitats o fases. La primera fa un processament previ de les piulades perquè “el llenguatge a Twitter és informal, les piulades contenen metainformació diferent, com ara enllaços o mencions, i també és comú utilitzar abreviacions i argot”, explica Jabreel. La segona unitat del sistema converteix la piulada ja neta en un vector que la representa. Finalment, la unitat de predicció conté dos models: xarxes convolucionals per analitzar seqüències de paraules i regressors XGBoost, que permeten fer regressions i classificacions. Com a resultat, donen unes prediccions que els investigadors agrupen per obtenir la predicció final.

“Aquest sistema es pot utilitzar per a diverses aplicacions en comerç, salut pública i benestar social, entre d’altres”, apunta Jabreel. Per exemple, pot donar informació valuosa sobre com se senten els usuaris sobre un determinat producte o servei, o en el sistema sanitari es pot utilitzar per transformar les opinions dels pacients en accions polítiques i modificacions per resoldre problemes específics.

Com Mohammed Jabreel, la majoria de participants a la competició SemEval, la més prestigiosa de l’àmbit, són investigadors, i d’altres treballen en empreses; però tots ells tenen interès en l’anàlisi de les emocions i sentiments en el contingut de les xarxes socials. El doctorand de la URV ha quedat en la primera i segona posició en quatre de les cinc tasques proposades en àrab, i entre la cinquena i l’onzena posició en quatre de les cinc tasques proposades en anglès. Actualment, està treballant en una nova versió del sistema que permeti resoldre la cinquena tasca. Mohammed Jabreel ja va quedar en les primeres posicions de la competició l’edició passada.

ITAKA, premiat al Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial

El grup de recerca ITAKA també va ser doblement premiat al XX Congrés Internacional de l’Associació Catalana d’Intel·ligència Artificial que es va fer l’octubre passat. D’una banda, Mohamed Abdel-Nasser va rebre el premi Marc Esteva Vivanco 2017 a la millor tesi doctoral en Intel·ligència Artificial, dirigida pels investigadors Domènec Puig i Antonio Moreno: Development of advanced computer methods for breast cancer image interpretation through texture and temporal evolution analysis. La tesi proposa nous mètodes de visió per computador per analitzar imatges de mamografies i ajudar a la detecció de tumors.

De l’altra banda, el grup de recerca també va rebre el premi al millor article del congrés: Integration of different fuzzy rule-induction methods to improve the classification of patients with diabetic retinopathy, escrit pel doctorand Emran Saleh amb els supervisors de la seva tesi doctoral, els investigadors Aïda Valls, Antonio Moreno i Pere Romero, que és cap del servei d’Oftalmologia de l’Hospital Universitari Sant Joan de Reus. ITAKA i el servei d’Oftalmologia treballen conjuntament en un projecte de recerca per a l’aplicació de tècniques d’anàlisi intel·ligent de dades i de visió per computador per ajudar a millorar la detecció precoç de la retinopatia diabètica.