Botlar Alaycılığı Anlayabiliyor

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT), ABD'deki araştırmacılar, tweet'lerde alaycılığı tespit edebilecek bir algoritma geliştirdiler, görünüşe göre çoğu insandan daha iyi.







Kaynak

Araştırmacılar başlangıçta ırkçı ve kötü niyetli içeriği tespit edebilecek bir algoritma geliştirmeyi amaçlamışlardı, ancak süreçte bu algoritmayı önce makinenin alaycılığı anlamasının önemli olduğunu düşündükleri için geliştirdiler.

Araştırmacılar, alaycı anlayışın, bir cümlenin duygusal alt metnini daha iyi kavramaya yönelik algoritma için ilk adım olduğuna inanıyorlar.



MIT Media laboratuvarı yardımcı profesörü olan Iyad Rahwan, “Söylediklerimizi bağlamsallaştırmak için sesimizde veya beden dilimizde tonlama kullanamadığımız için emoji bunu çevrimiçi yapıyoruz” diyor. Öğrenciler, Bjarke Felbo, MIT incelemesi.

Haberler: Microsoft Windows 10 Aygıtında Çalışıyor: AR ve VR Tech'i Destekleyebilir

“Sinir ağı belirli bir dil ve emoji arasındaki bağlantıyı öğrendi,” diye ekledi Rahwan.

Twitter zaten troller için bir merkez ve şirket tehditleri azaltmak için çabalarını artırıyor.

İnsanların sosyal medyadaki görevlere yönelik tutum ve davranışlarının ölçülmesi, reklamverenler arasında yaygın bir uygulamadır.

Tamamen geliştirildiğinde, bu algoritma, kötü niyetli / ırkçı / taciz edici tweetleri ve kullanıcıları da azaltmada yardımcı olabilir.

Algoritma, büyük miktarda veri kullanarak kalıpları tanımlamak ve anlamak için simüle edilmiş bir sinir ağını eğiten derin öğrenme tekniğini kullanır.




Araştırmacılar, internette - emojiler - duyguları bir etiketleme sistemi olarak göstermenin çok yaygın bir yolunu ve tweet'lerde duyguları tanımlamak için algoritmalarını eğitmenin yollarından birini kullandılar.

İnsanlara karşı gerçek dünya senaryosundaki botları test etmek için, araştırmacılar kitle kaynak web sitesi Mekanik Türkler aracılığıyla gönüllüleri işe aldı. Algoritma, tevazayı yüzde 76 doğrulukla tanımlayan insan gönüllülerine kıyasla tweetlerde yüzde 82 doğrulukla alaycı alt tonlar belirledi.

Felbo, “Farklı argoları öğreniyor olabilir” diyor. “İnsanların [Twitter'da] çok ilginç dil kullanımları var - onu bu şekilde ifade edelim.”

Araştırmacılar, 1,2 milyarı emoji içeren 55 milyardan fazla tweet topladı. Bu emoji gömülü tweetleri kullanarak, araştırmacılar algoritmanın hangi emojilerin hangi tür metinlerle kullanıldığını öğrenmesine ve tanımlamasına yardımcı oldu - mutlu, üzgün, mizahi ve benzeri.

Haberler: Rs Hakkında Bilmeniz Gereken 10 Önemli Şey 49,999 Worth Asus Zenfone AR

Bilgisayarlar makine öğrenmede her geçen gün daha iyi hale geliyor ve insanların sosyal medya veri madenciliği yoluyla nasıl konuştukları ve davrandıklarını daha iyi anlıyorlar.

Bu algoritma, yalnızca Twitter'dan değil, aynı zamanda diğer kuruluşlardan da kötüye kullanım, ırkçı ve terörizmle ilgili içeriği engellemek için kullanılabilir. Facebook, YouTube, Snap ve platformlarının yanı sıra interneti daha iyi bir yer haline getirmeye çalışan diğerleri.