टेक्नियन - इज़राइल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में कंप्यूटर विज्ञान के छात्र ईडन सैग ने सटीक रूप से पता लगाने और पहचानने के लिए एक मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित किया है इलेक्ट्रॉनिक संचार में भावनाएं, जैसा कि उनके पेपर "सोशल नेटवर्क्स में टेक्स्ट का सेंटीमेंट क्लासिफिकेशन" में विस्तृत है, जिसने हाल ही में एमडॉक्स बेस्ट प्रोजेक्ट जीता है प्रतियोगिता। प्रणाली की कुंजी: हास्य का विश्लेषण करना फेसबुक समूह.
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उन्होंने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम लागू किया चुटीले हिब्रू भाषा वाले फेसबुक पेजों पर 5,000 से अधिक पोस्ट "श्रेष्ठ और कृपालु लोगों" और "साधारण और समझदार लोगों" के लिए, क्योंकि उनके पास ऐसी सामग्री थी जो "संग्रह के लिए एक अच्छा डेटाबेस प्रदान कर सकती थी" सजातीय डेटा, जो बदले में, ध्वनि संबंधी अर्थ विज्ञान या कठबोली शब्दों और वाक्यांशों को पहचानने के लिए एक कम्प्यूटरीकृत शिक्षण प्रणाली को 'सिखाने' में मदद कर सकता है। मूलपाठ,"
सैग ने कहा.कीवर्ड खोजों, व्याकरणिक संरचनात्मक विश्लेषण और एक पोस्ट को प्राप्त होने वाले "पसंद" की संख्या को मर्ज करके भावना पहचान की सटीकता में सुधार किया गया था।
"अब, सिस्टम उन पैटर्न को पहचान सकता है जो या तो कृपालु या देखभाल करने वाली भावनाएं हैं और यदि सिस्टम को लगता है कि पोस्ट अहंकारी हो सकती है तो उपयोगकर्ता को एक टेक्स्ट संदेश भी भेज सकता है।" सैग के अनुसार.
वह इस तरह की मशीन लर्निंग प्रणाली को एक सहायक उपकरण के रूप में देखता है जिससे पुलिस को सोशल मीडिया पोस्टों को नजरअंदाज करने में मदद मिलती है जो आतंकवादी हमलों की योजना बनाने के बारे में मजाक करते हैं और झूठे अलार्म के लिए संसाधनों का उपयोग करने से बचते हैं।
सैग अवसाद, आत्महत्या और साइबरबुलिंग के लिए एक एप्लिकेशन भी देखता है। एक मशीन लर्निंग सिस्टम चुटकुलों और वास्तविक धमकियों या मदद के लिए पुकार के बीच अंतर करने में मदद कर सकता है।
"मुझे उम्मीद है कि अंततः मैं एक ऐसा तंत्र विकसित कर सकता हूं जो लेखक को दिखाएगा कि उसके शब्द कैसे हो सकते हैं पाठकों द्वारा व्याख्या की गई जिससे लोगों को खुद को बेहतर ढंग से अभिव्यक्त करने और गलत समझे जाने से बचने में मदद मिली, ”सैग ने कहा।
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