संकाय समाचार

प्रो. प्रदीप कुमार रॉय का शोध पत्र, जिसका शीर्षक ‘सोशल मीडिया पोस्ट में व्यंग्य (sarcasm) का पता लगाने के लिए एक उन्नत शिक्षण दृष्टिकोण: सिद्धांत और समाधान’ है, ‘विली सोशल साइंस क्वार्टरली’ (Wiley Social Science Quarterly) जर्नल में प्रकाशित हुआ है। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के उपयोगकर्ता अपने दैनिक जीवन की घटनाओं को टेक्स्ट, तस्वीरों या वीडियो के माध्यम से देखते और साझा करते हैं। ऐसे प्लेटफॉर्म पर रोज़ाना कई व्यंग्यात्मक पोस्ट आते हैं, क्योंकि यहाँ क्या पोस्ट किया जा सकता है, इस पर बहुत कम पाबंदियां होती हैं। एक ही पोस्ट में कई भाषाओं और मीडिया प्रकारों के मौजूद होने के कारण, केवल अंग्रेजी में लिखी गई पोस्ट की तुलना में, ऐसे प्लेटफॉर्म पर व्यंग्यात्मक संदेशों की पहचान करना अधिक कठिन हो जाता है। यह शोध सोशल प्लेटफॉर्म पर व्यंग्यात्मक पोस्ट का पता लगाने के लिए एक सिद्धांत और समाधान प्रदान करता है। व्यंग्य का पता लगाने वाले ऑटोमेटेड मॉडल को ट्रेन और टेस्ट करने के लिए हिंदी-अंग्रेजी मिश्रित डेटा (code-mixed data) का उपयोग किया गया है। यह अध्ययन पारंपरिक मशीन लर्निंग, डीप न्यूरल नेटवर्क, LSTM (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी), CNN (कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क) और BERT (बाइडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन्स फ्रॉम ट्रांसफॉर्मर्स) तथा LSTM के संयोजन के संदर्भ में इसे विशिष्ट बनाता है। प्रयोग के परिणाम पुष्टि करते हैं कि हिंदी-अंग्रेजी मिश्रित डेटासेट में व्यंग्य का पता लगाने के लिए CNN, LSTM और BERT-LSTM का संयोजन सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। प्रस्तावित मॉडल ने 96.29% की सटीकता हासिल की है, जो मौजूदा मॉडलों की तुलना में 2.29% बेहतर है।