Sistem strojnega učenja lahko zazna sarkazem in ironijo

Francoz poslan v zapor zaradi brskanja po terorističnih spletnih straneh policijski terorizem
Brian A Jackson/Shutterstock
Ljudje imajo pogosto težave z razločevanjem resničnih čustvenih občutkov, ki jih izrazi drug človek v a besedilno sporočilo, neposredno sporočilo, e-pošta ali objava v družabnem omrežju, tako da morda lahko sistem za računalniško učenje pomoč. Študent računalništva v Izraelu dela točno na tem in posledice lahko sežejo dlje sfere družbene interakcije v filtriranje hrupa za protiteroristična prizadevanja in samomor preprečevanje.

Eden Saig, študent računalništva na Technion – izraelskem tehnološkem inštitutu, je razvil sistem strojnega učenja za natančno zaznavanje in prepoznavanje čustev v elektronskih komunikacijah, kot je podrobno opisano v njegovem prispevku »Razvrstitev čustev besedil v družbenih omrežjih«, ki je pred kratkim prejel nagrado Amdocs za najboljši projekt Natečaj. Ključ do sistema: analiziranje humornega Facebook skupine.

Priporočeni videoposnetki

Uporabil je algoritme strojnega učenja več kot 5.000 objav na jezikovnih Facebook straneh v hebrejskem jeziku

za »nadrejene in prizanesljive ljudi« ter »navadne in razumne ljudi«, saj so imeli vsebino, ki »bi lahko zagotovila dobro bazo podatkov za zbiranje homogenih podatkov, ki bi lahko pomagali "naučiti" računalniški učni sistem, da prepozna pokroviteljsko zvenečo semantiko ali slengovske besede in fraze v besedilo,« je rekel Saig.

Natančnost identifikacije razpoloženja je bila izboljšana z združitvijo iskanj po ključnih besedah, slovnično strukturno analizo in številom »všečkov«, ki jih prejme objava.

"Zdaj lahko sistem prepozna vzorce, ki so bodisi prizanesljivi ali skrbni, in lahko celo pošlje besedilno sporočilo uporabniku, če sistem meni, da je objava lahko arogantna," po besedah ​​Saiga.

Tovrsten sistem strojnega učenja vidi kot koristno orodje, ki policiji pomaga ignorirati objave v družabnih medijih, ki se šalijo o načrtovanju terorističnih napadov, in se izogibati uporabi virov za lažne alarme.

Saig vidi tudi aplikacijo za depresijo, samomor in spletno ustrahovanje. Sistem strojnega učenja bi lahko pomagal razlikovati med šalami in dejanskimi grožnjami ali klici na pomoč.

»Upam, da bom končno lahko razvil mehanizem, ki bi piscu pokazal, kako bi lahko bile njegove ali njene besede razlagajo bralci in tako pomagajo ljudem, da se bolje izrazijo in preprečijo, da bi bili napačno razumljeni,« je dejal Saig.

Priporočila urednikov

  • A.I. običajno ničesar ne pozabi, novi Facebookov sistem pa. Evo zakaj
  • A.I. za poglobljeno učenje pomaga arheologom pri prevodu starodavnih tablic
  • Umetna inteligenca lahko zdaj prepozna ptico samo po ogledu fotografije
  • Pristranskost pri učenju, ki jo najdemo pri otrocih, bi lahko pomagala, da bi A.I. tehnologija boljša
  • Direktor Yakuze meni, da se bo razvoj PS5 osredotočil na A.I. in strojno učenje

Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi pomagajo bralcem slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.