Eden Saig, ein Informatikstudent am Technion – Israel Institute of Technology, hat ein maschinelles Lernsystem zur genauen Erkennung und Identifizierung entwickelt Emotionen in der elektronischen Kommunikation, wie in seinem Artikel „Sentiment Classification of Texts in Social Networks“ beschrieben, der kürzlich mit dem Amdocs Best Project ausgezeichnet wurde Wettbewerb. Der Schlüssel zum System: humorvolle Analyse Facebook Gruppen.
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Er wandte Algorithmen des maschinellen Lernens an
mehr als 5.000 Beiträge auf hebräischsprachigen Facebook-Seiten mit einem Augenzwinkern für „überlegene und herablassende Menschen“ und „normale und vernünftige Menschen“, da sie über Inhalte verfügten, die „eine gute Datenbank zum Sammeln bieten könnten“. homogene Daten, die wiederum dazu beitragen könnten, einem computergestützten Lernsystem beizubringen, herablassend klingende Semantik oder umgangssprachliche Wörter und Phrasen zu erkennen Text," Sagte Saig.Die Genauigkeit der Stimmungserkennung wurde durch die Zusammenführung von Stichwortsuchen, grammatikalischer Strukturanalyse und der Anzahl der „Likes“, die ein Beitrag erhält, verbessert.
„Jetzt kann das System herablassende oder fürsorgliche Muster erkennen und dem Benutzer sogar eine Textnachricht senden, wenn das System den Beitrag für arrogant hält.“ laut Saig.
Er sieht ein solches maschinelles Lernsystem als hilfreiches Werkzeug, um der Polizei dabei zu helfen, Social-Media-Beiträge zu ignorieren, in denen Witze über die Planung von Terroranschlägen gemacht werden, und um zu vermeiden, dass Ressourcen für Fehlalarme verwendet werden.
Saig sieht auch einen Anwendungsfall bei Depressionen, Selbstmord und Cybermobbing. Ein maschinelles Lernsystem könnte helfen, zwischen Witzen und tatsächlichen Drohungen oder Hilferufen zu unterscheiden.
„Ich hoffe, dass ich letztendlich einen Mechanismus entwickeln kann, der dem Autor zeigt, wie seine oder ihre Worte sein könnten von den Lesern interpretiert werden und so den Menschen helfen, sich besser auszudrücken und Missverständnisse zu vermeiden“, sagte Saig.
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