Eden Saig, estudiante de informática en el Technion – Instituto de Tecnología de Israel, ha desarrollado un sistema de aprendizaje automático para detectar e identificar con precisión emociones en las comunicaciones electrónicas, como se detalla en su artículo “Clasificación de sentimientos de textos en redes sociales”, que recientemente ganó el premio Amdocs Best Project Concurso. La clave del sistema: analizar el humor Facebook grupos.
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Aplicó algoritmos de aprendizaje automático para más de 5.000 publicaciones en páginas irónicas de Facebook en hebreo para “gente superior y condescendiente” y “gente común y sensata”, ya que tenían contenido que “podría proporcionar una buena base de datos para recopilar datos homogéneos que podrían, a su vez, ayudar a "enseñar" a un sistema de aprendizaje computarizado a reconocer semánticas que suenan condescendientes o palabras y frases de jerga en texto," Saig dijo.
La precisión de la identificación de sentimientos se mejoró al fusionar búsquedas de palabras clave, análisis estructural gramatical y la cantidad de "me gusta" que recibe una publicación.
"Ahora, el sistema puede reconocer patrones que son sentimientos condescendientes o afectuosos e incluso puede enviar un mensaje de texto al usuario si el sistema cree que la publicación puede ser arrogante". según Saig.
Considera que este tipo de sistema de aprendizaje automático es una herramienta útil para ayudar a la policía a ignorar las publicaciones en las redes sociales que bromean sobre la planificación de ataques terroristas y evitar el uso de recursos para falsas alarmas.
Saig también ve aplicaciones en la depresión, el suicidio y el ciberacoso. Un sistema de aprendizaje automático podría ayudar a distinguir entre bromas y amenazas reales o gritos de ayuda.
“Espero que en última instancia pueda desarrollar un mecanismo que le demuestre al escritor cómo sus palabras podrían ser interpretado por los lectores, ayudando así a las personas a expresarse mejor y evitar ser malinterpretados”, dijo Saig.
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