Теперь боты могут также обнаруживать сарказм: поможет бороться со злоупотреблениями в Интернете

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT), США, разработали алгоритм, который может обнаруживать сарказм в твитах, очевидно, лучше, чем большинство людей.

Первоначально исследователи стремились разработать алгоритм, который может обнаруживать расистский и оскорбительный контент, но в процессе сначала разработали этот алгоритм, поскольку они чувствовали, что для машины важно понимать сарказм.

Исследователи полагают, что понимание сарказма - это первый шаг алгоритма к тому, чтобы лучше понять эмоциональный подтекст предложения.

«Поскольку мы не можем использовать интонацию в нашем голосе или языке тела, чтобы контекстуализировать то, что мы говорим, эмодзи - это то, как мы делаем это онлайн», - говорит Ияд Рахван, доцент в лаборатории MIT Media, которая разработала алгоритм с одним из своих Студенты, Бьярке Фелбо, рассказали MIT Review.

Подробнее в новостях: Microsoft работает на устройстве Windows 10: может поддерживать технологии AR и VR

«Нейронная сеть выучила связь между определенным языком и смайликами», - добавил Рахван.

Twitter уже является центром для троллей, и компания наращивает свои усилия, чтобы обуздать угрозу.

Оценка отношения и поведения людей к постам в социальных сетях была распространенной практикой среди рекламодателей.

Когда этот алгоритм полностью разработан, он может оказаться элементарным, помогая аннулировать оскорбительные / расистские / беспокоящие твиты и пользователей.

Алгоритм использует технику глубокого обучения, которая обучает моделируемую нейронную сеть для идентификации и понимания закономерностей с использованием больших объемов данных.

Исследователи использовали очень распространенный способ отображения эмоций в Интернете - смайлики - в качестве системы маркировки и один из способов обучения их алгоритму выявления эмоций в твитах.

Чтобы проверить ботов в реальном сценарии против людей, исследователи наняли добровольцев через краудсорсинговый сайт Mechanical Turks. Алгоритм идентифицировал саркастические оттенки в твитах с точностью 82% по сравнению с людьми-добровольцами, которые идентифицировали сарказм с точностью 76%.

«Может быть, он изучает весь другой сленг, - говорит Фелбо. «У людей очень интересное использование языка - скажем так».

Исследователи собрали более 55 миллиардов твитов, в том числе 1, 2 миллиарда смайликов. Используя эти встроенные твиты смайликов, исследователи помогли алгоритму узнать и определить, какие смайлики используются с каким типом текста - счастливый, грустный, юмористический и так далее.

Больше в новостях: 10 ключевых вещей, которые нужно знать о 49 999 рупий стоит Asus Zenfone AR

Компьютеры становятся лучше в машинном обучении с каждым днем ​​и лучше понимают, как люди говорят и ведут себя с помощью интеллектуального анализа данных в социальных сетях.

Этот алгоритм может использоваться для сдерживания оскорбительного, расистского и связанного с терроризмом контента не только Twitter, но и других организаций, таких как Facebook, YouTube, Snap и других, которые пытаются сделать свои платформы, а также Интернет лучше.