Eden Saig, étudiant en informatique au Technion – Institut israélien de technologie, a développé un système d'apprentissage automatique pour détecter et identifier avec précision émotions dans les communications électroniques, comme détaillé dans son article « Classification des sentiments des textes dans les réseaux sociaux », qui a récemment remporté le prix Amdocs Best Project. Concours. La clé du système: analyser l'humour Facebook groupes.
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Il a appliqué des algorithmes d'apprentissage automatique pour plus de 5 000 publications sur des pages Facebook ironiques en hébreu pour les « personnes supérieures et condescendantes » et les « personnes ordinaires et sensées », car leur contenu « pourrait fournir une bonne base de données pour collecter des données homogènes qui pourraient, à leur tour, aider à « apprendre » à un système d’apprentissage informatisé à reconnaître une sémantique à consonance condescendante ou des mots et expressions d’argot dans texte," Saig a dit.
La précision de l'identification des sentiments a été améliorée en fusionnant les recherches par mots clés, l'analyse structurelle grammaticale et le nombre de « j'aime » qu'une publication reçoit.
"Désormais, le système peut reconnaître les modèles de sentiments condescendants ou bienveillants et peut même envoyer un message texte à l'utilisateur si le système pense que le message peut être arrogant." selon Saig.
Il considère ce type de système d'apprentissage automatique comme un outil utile pour aider la police à ignorer les publications sur les réseaux sociaux qui plaisantent sur la planification d'attaques terroristes et à éviter d'utiliser des ressources pour de fausses alertes.
Saig voit également une application dans la dépression, le suicide et la cyberintimidation. Un système d’apprentissage automatique pourrait aider à faire la distinction entre les blagues et les menaces ou appels à l’aide réels.
« J’espère qu’en fin de compte, je pourrai développer un mécanisme qui démontrerait à l’écrivain comment ses mots pourraient être interprété par les lecteurs, aidant ainsi les gens à mieux s'exprimer et à éviter d'être incompris », a déclaré Saig.
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