Çinli bilim insanları, yapay zekanın sosyal medyadaki ironik ve alaycı içerikleri daha iyi anlayabilmesi için kapsamlı bir veri seti geliştirdi. CFMS (Chinese Fine-grained Multimodal Sarcasm) olarak adlandırılan bu veri seti, Çin sosyal medyasından toplanan 2.796 yüksek kaliteli görsel-metin çiftini içeriyor.
Araştırmanın en önemli özelliği, üç seviyeli detaylı etiketleme sistemi sunması. Bu sistem, ironinin tespit edilmesi, hedefinin belirlenmesi ve açıklanması aşamalarını kapsıyor. Böylece yapay zeka modelleri sadece bir içeriğin ironik olup olmadığını değil, aynı zamanda ironinin neye yönelik olduğunu ve neden ironik sayıldığını da öğrenebiliyor.
Çalışma kapsamında ayrıca 200'er örnekten oluşan Çince-İngilizce paralel metafor veri seti de oluşturuldu. Bu karşılaştırmalı analiz, mevcut yapay zeka modellerinin metaforik düşünme konusunda önemli yetersizlikleri olduğunu gözler önüne serdi.
Geleneksel yöntemlerin sınırlılıklarını aşmak için araştırmacılar, pekiştirmeli öğrenme destekli yeni bir yaklaşım da geliştirdi. Bu yenilikçi yöntem, yapay zekanın kültürel bağlamları daha iyi kavramasına ve mizahi öğeleri daha doğru bir şekilde yorumlamasına olanak tanıyor.