Eden Saig, seorang mahasiswa ilmu komputer di Technion - Institut Teknologi Israel telah mengembangkan sistem pembelajaran mesin untuk mendeteksi dan mengidentifikasi secara akurat emosi dalam komunikasi elektronik, sebagaimana dirinci dalam makalahnya “Klasifikasi Sentimen Teks di Jejaring Sosial,” yang baru-baru ini memenangkan Proyek Terbaik Amdocs Kontes. Kunci sistem: menganalisis humor Facebook kelompok.
Video yang Direkomendasikan
Dia menerapkan algoritma pembelajaran mesin lebih dari 5.000 postingan di halaman Facebook berbahasa Ibrani
untuk “orang-orang yang unggul dan merendahkan” dan “orang-orang biasa dan berakal sehat,” karena mereka memiliki konten yang “dapat menyediakan database yang baik untuk mengumpulkan data homogen yang, pada gilirannya, dapat membantu 'mengajarkan' sistem pembelajaran terkomputerisasi untuk mengenali kata-kata dan frasa-frasa semantik atau slang yang terdengar merendahkan dalam bahasa Inggris. teks," kata Saig.Keakuratan identifikasi sentimen ditingkatkan dengan menggabungkan pencarian kata kunci, analisis struktur tata bahasa, dan jumlah “suka” yang diterima sebuah postingan.
“Sekarang, sistem dapat mengenali pola-pola yang bersifat merendahkan atau peduli dan bahkan dapat mengirim pesan teks kepada pengguna jika sistem menganggap postingan tersebut mungkin arogan,” menurut Saig.
Dia melihat sistem pembelajaran mesin semacam ini sebagai alat yang berguna untuk membantu polisi mengabaikan postingan media sosial yang bercanda tentang perencanaan serangan teroris dan menghindari penggunaan sumber daya untuk alarm palsu.
Saig juga melihat penerapan depresi, bunuh diri, dan cyberbullying. Sistem pembelajaran mesin dapat membantu membedakan antara lelucon dan ancaman nyata atau teriakan minta tolong.
“Saya berharap pada akhirnya saya dapat mengembangkan mekanisme yang dapat menunjukkan kepada penulis bagaimana kata-katanya bisa terwujud ditafsirkan oleh pembaca sehingga membantu orang untuk mengekspresikan diri mereka dengan lebih baik dan menghindari kesalahpahaman,” kata Saig.
Rekomendasi Editor
- A.I. biasanya tidak melupakan apa pun, namun sistem baru Facebook melupakannya. Inilah alasannya
- A.I. pembelajaran mendalam membantu para arkeolog menerjemahkan tablet kuno
- Kecerdasan buatan kini dapat mengidentifikasi seekor burung hanya dengan melihat foto
- Bias belajar yang ditemukan pada anak-anak dapat membantu membuat A.I. teknologi dengan lebih baik
- Direktur Yakuza berpendapat evolusi PS5 akan fokus pada A.I. dan pembelajaran mesin
Tingkatkan gaya hidup AndaTren Digital membantu pembaca mengawasi dunia teknologi yang bergerak cepat dengan semua berita terbaru, ulasan produk yang menyenangkan, editorial yang berwawasan luas, dan cuplikan unik.
