Eden Saig, estudante de ciência da computação no Technion — Instituto de Tecnologia de Israel, desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina para detectar e identificar com precisão emoções nas comunicações eletrônicas, conforme detalhado em seu artigo “Sentiment Classification of Texts in Social Networks”, que recentemente ganhou o Amdocs Best Project Concurso. A chave do sistema: analisando o humor Facebook grupos.
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Ele aplicou algoritmos de aprendizado de máquina para
mais de 5.000 postagens em páginas irônicas do Facebook em hebraico para “pessoas superiores e condescendentes” e “pessoas comuns e sensatas”, uma vez que tinham conteúdo que “poderia fornecer um bom banco de dados para coletar dados homogêneos que poderiam, por sua vez, ajudar a “ensinar” um sistema de aprendizagem computadorizado a reconhecer semânticas paternalistas ou palavras e frases de gíria em texto," Saig disse.A precisão da identificação de sentimentos foi melhorada pela fusão de pesquisas por palavras-chave, análise estrutural gramatical e número de “curtidas” que uma postagem recebe.
“Agora, o sistema pode reconhecer padrões que são sentimentos condescendentes ou afetuosos e pode até enviar uma mensagem de texto ao usuário se o sistema achar que a postagem pode ser arrogante”, de acordo com Saig.
Ele vê esse tipo de sistema de aprendizado de máquina como uma ferramenta útil para ajudar a polícia a ignorar postagens nas redes sociais que fazem piadas sobre o planejamento de ataques terroristas e evitar o uso de recursos para alarmes falsos.
Saig também vê aplicação para depressão, suicídio e cyberbullying. Um sistema de aprendizado de máquina poderia ajudar a distinguir entre piadas e ameaças reais ou pedidos de ajuda.
“Espero que, em última análise, possa desenvolver um mecanismo que demonstre ao escritor como suas palavras poderiam ser interpretado pelos leitores, ajudando assim as pessoas a se expressarem melhor e a evitar serem mal interpretadas”, disse Saig.
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