СРАВНЕНИЕ ЛУЧШИХ МУЗЫКАЛЬНЫХ БОТОВ В ДИСКОРД || Discord music bots
Naukowcy z Massachusetts Institute of Technology (MIT), USA, opracowali algorytm, który może wykryć sarkazm w tweetach, najwyraźniej lepszy niż większość ludzi.
Naukowcy początkowo dążyli do opracowania algorytmu, który może wykrywać rasistowską i obraźliwą treść, ale najpierw opracował ten algorytm, ponieważ uważali, że ważne jest, aby maszyna rozumiała sarkazm.
Naukowcy uważają, że zrozumienie sarkazmu jest pierwszym krokiem algorytmu do lepszego zrozumienia emocjonalnego podtekstu zdania.
„Ponieważ nie możemy używać intonacji w naszym głosie lub mowie ciała, aby kontekstualizować to, co mówimy, emoji to sposób, w jaki robimy to online” - mówi Iyad Rahwan, profesor nadzwyczajny laboratorium MIT Media, który opracował algorytm z jednym z jego uczniowie, Bjarke Felbo, powiedzieli MIT Review.
„Sieć neuronowa poznała połączenie między pewnym rodzajem języka a emoji” - dodał Rahwan.
Twitter jest już centrum dla trolli, a firma zwiększa wysiłki na rzecz ograniczenia zagrożenia.
Pomiar postaw i zachowań ludzi wobec postów w mediach społecznościowych jest powszechną praktyką wśród reklamodawców.
W pełni rozwinięty algorytm może okazać się elementarny w pomaganiu w eliminowaniu obraźliwych / rasistowskich / napastliwych tweetów i użytkowników.
Algorytm wykorzystuje technikę głębokiego uczenia się, która trenuje symulowaną sieć neuronową w celu identyfikacji i zrozumienia wzorców przy użyciu dużych ilości danych.
Naukowcy posłużyli się bardzo popularnym sposobem pokazywania emocji w Internecie - emojis - jako systemu etykietowania i jednym ze sposobów szkolenia swojego algorytmu do identyfikacji emocji w tweetach.
Aby przetestować boty w świecie rzeczywistym przeciwko ludziom, naukowcy zwerbowali ochotników za pośrednictwem witryny crowdsourcingowej Mechanical Turks. Algorytm zidentyfikował sarkastyczne tony w tweetach z dokładnością do 82 procent w porównaniu z ludzkimi ochotnikami, którzy zidentyfikowali sarkazm z 76-procentową dokładnością.
„Być może uczy się całego tego slangu”, mówi Felbo. „Ludzie mają bardzo ciekawe zastosowania języka - ułóż to w ten sposób”.
Naukowcy zgromadzili łącznie ponad 55 miliardów tweetów, z czego 1, 2 miliarda zawierało emotikony. Korzystając z tych tweetów osadzonych w emoji, naukowcy pomogli algorytmowi nauczyć się i zidentyfikować, które z emotikonów są używane z jakim rodzajem tekstu - szczęśliwy, smutny, humorystyczny i tak dalej.
Komputery z dnia na dzień stają się coraz lepsze w uczeniu maszynowym i coraz lepiej rozumieją, jak ludzie rozmawiają i zachowują się poprzez eksplorację danych z mediów społecznościowych.
Algorytm ten może być wykorzystany do ograniczenia treści nadużywających, rasistowskich i związanych z terroryzmem nie tylko na Twitterze, ale także w innych organizacjach, takich jak Facebook, YouTube, Snap i inne, które próbują uczynić swoje platformy, a także internet, lepszym miejscem.
Mysz i klawiatura firmy Microsoft, które mogą dobrze wykryć poziom stresu użytkowników
Nowe badania wskazują klawiaturę, która może pomóc w zmniejszeniu stresu przez ludzi na co dzień w miejscu pracy jest rozwijany w firmie Microsoft.
Pieniądze Oli pomogą ci teraz zapłacić za media
Kabiny Ola wprowadzają innowacje i eksperymentują ze swoimi usługami, a teraz dodały funkcje użytkowe do swojej usługi portfela ...
Boty mogą być za zaangażowaniem w profil gwiazd: studium
Naukowcy z niedawnego badania przeprowadzonego przez University of Cambridge uważają, że wiele profili gwiazd może być prowadzonych przez boty.