Technion - Israel Institute of Technology의 컴퓨터 과학 학생인 Eden Saig는 정확하게 감지하고 식별할 수 있는 기계 학습 시스템을 개발했습니다. 최근 Amdocs Best Project에서 우승한 그의 논문 "소셜 네트워크에서 텍스트의 감정 분류"에 자세히 설명된 전자 통신의 감정 대회. 시스템의 핵심: 유머러스한 분석 페이스북 여러 떼.
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그는 머신러닝 알고리즘을 적용하여 히브리어 Facebook 페이지에 5,000개 이상의 게시물이 게시됨 “훌륭하고 겸손한 사람들”과 “보통이고 현명한 사람들”을 위한 콘텐츠가 있었기 때문에 “수집을 위한 좋은 데이터베이스를 제공할 수 있는” 콘텐츠가 있었기 때문입니다. 결과적으로 컴퓨터 학습 시스템이 듣기에 듣기 좋은 의미나 속어 및 구문을 인식하도록 '가르치는' 데 도움이 될 수 있는 동종 데이터 텍스트," Saig가 말했다..
키워드 검색, 문법 구조 분석, 게시물의 '좋아요' 수를 통합하여 감성 식별의 정확도가 향상되었습니다.
"이제 시스템은 거만하거나 배려하는 감정의 패턴을 인식할 수 있으며 시스템이 해당 게시물이 오만하다고 판단하면 사용자에게 문자 메시지를 보낼 수도 있습니다." 사이그에 따르면.
그는 이러한 종류의 기계 학습 시스템이 테러 공격 계획에 대한 농담을 하는 소셜 미디어 게시물을 경찰이 무시하고 허위 경보에 리소스를 사용하는 것을 방지하는 데 도움이 되는 유용한 도구라고 생각합니다.
Saig는 우울증, 자살, 사이버 괴롭힘에 대한 적용도 보고 있습니다. 머신러닝 시스템은 농담과 실제 위협, 도움을 청하는 소리를 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
“나는 궁극적으로 작가에게 그의 말이 어떻게 될 수 있는지 보여줄 수 있는 메커니즘을 개발할 수 있기를 바랍니다. 독자가 해석하여 사람들이 자신을 더 잘 표현하고 오해를 피하도록 돕습니다.”라고 Saig는 말했습니다.
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