Eden Saig, uno studente di informatica presso il Technion - Israel Institute of Technology, ha sviluppato un sistema di apprendimento automatico per rilevare e identificare con precisione emozioni nelle comunicazioni elettroniche, come dettagliato nel suo articolo “Sentiment Classification of Texts in Social Networks”, che ha recentemente vinto il premio Amdocs Best Project Concorso. La chiave del sistema: l'analisi umoristica Facebook gruppi.
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Ha applicato algoritmi di apprendimento automatico
più di 5.000 post sulle ironiche pagine Facebook in lingua ebraica per “persone superiori e condiscendenti” e “persone comuni e sensibili”, poiché avevano contenuti che “potrebbero fornire un buon database per la raccolta dati omogenei che potrebbero, a loro volta, aiutare a “insegnare” a un sistema di apprendimento computerizzato a riconoscere una semantica dal suono condiscendente o parole e frasi gergali in testo," Saig ha detto.L'accuratezza dell'identificazione dei sentimenti è stata migliorata unendo le ricerche di parole chiave, l'analisi strutturale grammaticale e il numero di "Mi piace" ricevuti da un post.
"Ora, il sistema è in grado di riconoscere modelli di sentimenti condiscendenti o premurosi e può persino inviare un messaggio di testo all'utente se ritiene che il post possa essere arrogante", secondo Saig.
Vede questo tipo di sistema di apprendimento automatico come uno strumento utile per aiutare la polizia a ignorare i post sui social media che scherzano sulla pianificazione di attacchi terroristici ed evitare di utilizzare risorse per falsi allarmi.
Saig vede anche un'applicazione per la depressione, il suicidio e il cyberbullismo. Un sistema di apprendimento automatico potrebbe aiutare a distinguere tra battute e minacce reali o richieste di aiuto.
“Spero che alla fine riuscirò a sviluppare un meccanismo che dimostri allo scrittore come potrebbero essere le sue parole interpretato dai lettori, aiutando così le persone a esprimersi meglio ed evitare di essere fraintese", ha detto Saig.
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