NEDERLANDSE humor!? ...GRAPPIG of NIET?
Onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT), VS, hebben een algoritme ontwikkeld dat sarcasme in tweets kan detecteren, blijkbaar beter dan de meeste mensen.
De onderzoekers hadden aanvankelijk als doel een algoritme te ontwikkelen dat racistische en beledigende inhoud kan detecteren, maar ontwikkelden dit algoritme in de eerste plaats omdat ze het belangrijk vonden dat de machine sarcasme kon begrijpen.
Onderzoekers geloven dat begrip van sarcasme de eerste stap is voor het algoritme om de emotionele subtekst van een zin beter te begrijpen.
"Omdat we intonatie in onze stem of lichaamstaal niet kunnen gebruiken om contextueel te maken wat we zeggen, zijn emoji de manier waarop we het online doen", zegt Iyad Rahwan, een universitair hoofddocent van het MIT Media-lab die het algoritme ontwikkelde met een van zijn studenten, Bjarke Felbo, vertelde MIT Review.
"Het neurale netwerk leerde het verband tussen een bepaald soort taal en een emoji, " voegde Rahwan eraan toe.
Twitter is al een hub voor trollen en het bedrijf heeft zijn inspanningen opgevoerd om de dreiging te beteugelen.
Het meten van attitudes en gedrag van mensen ten opzichte van berichten op sociale media is een gangbare praktijk bij adverteerders.
Wanneer het volledig is ontwikkeld, kan dit algoritme elementair blijken te zijn bij het helpen van misbruikende / racistische / intimiderende tweets en de gebruikers ook.
Het algoritme maakt gebruik van deep learning-techniek die een gesimuleerd neuraal netwerk traint om patronen met grote hoeveelheden gegevens te identificeren en te begrijpen.
De onderzoekers gebruikten een veel voorkomende manier om emoties op het internet te tonen - emoji's - als een labelsysteem en een van de manieren om hun algoritme te trainen om emoties in tweets te identificeren.
Om de bots in het echte scenario tegen mensen te testen, rekruteerden de onderzoekers vrijwilligers via de crowdsourcing-website Mechanical Turks. Het algoritme identificeerde sarcastische ondertoon in tweets met 82 procent nauwkeurigheid in vergelijking met de menselijke vrijwilligers die sarcasme identificeerden met 76 procent nauwkeurigheid.
"Het kan zijn dat het alle verschillende jargon leert, " zegt Felbo. "Mensen hebben een zeer interessant gebruik van taal - zo zeggen we het."
De onderzoekers verzamelden in totaal meer dan 55 miljard tweets, waarvan 1, 2 miljard emoji's bevatten. Met behulp van deze emoji embedded tweets hielpen de onderzoekers het algoritme te leren en te identificeren welke emoji's worden gebruikt met welk soort tekst - blij, verdrietig, humoristisch enzovoort.
Computers worden elke dag beter in machine learning en krijgen een beter beeld van hoe mensen praten en zich gedragen via datamining via sociale media.
Dit algoritme kan worden gebruikt om beledigende, racistische en terrorismegerelateerde inhoud te beteugelen, niet alleen van Twitter, maar ook van andere organisaties zoals Facebook, YouTube, Snap en anderen die proberen hun platforms en internet beter te maken.
Beoordeling: PlagTracker vindt plagiaat (soms zelfs als die er niet is)
De Premium-versie van Plagtracker, die $ 15 per maand kost, levert sneller resultaten op, laat de gebruiker directe bronnen van het vermelde materiaal uitsluiten voor nauwkeurigere resultaten, en staat bestandsuploads toe voor * .doc- en tekstbestanden (in plaats van knippen en plakken).
Spotgoederen vinden Black Friday-deals
Flickr: Alamy
Zou kunnen aanbieden Waarom Google een Chromebook met touchscreen <1 zou kunnen verkopen Google zou een eigen laptop met een touchscreen kunnen ontwikkelen. Temidden van de huidige golf aanraakvriendelijke software en nieuwe touchscreen-systemen zou de beweging zinvol zijn; Dit is waarom.
Google is misschien van plan om volgens een rapport de nieuwe golf Chromebooks af te dekken met een eigen laptop met een aanraakscherm.