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这个人工智能系统会警告你网上评论的剧透
最近小编发现有诸多的小伙伴们对于这个人工智能系统会警告你网上评论的剧透这个话题都颇为感兴趣,那么小编今天就来为大家梳理下这个人工智能系统会警告你网上评论的剧透相关信息吧。
研究人员开发了一个基于人工智能的系统,可以在网上查看书籍和电视节目时找出破坏者。
“互联网上到处都是石油商,在社交媒体上很常见。 作为互联网用户,我们理解破坏者的痛苦,以及他们如何破坏一个人的体验,“该论文的一位高级作者NdapaNakashole说。
一些网站允许人们手动标记他们的帖子与标签,作为“扰流板前面”的警告标志。 但这并不总是发生的。 因此,研究人员在计算语言学协会(Association for ComputationalLanguistics)发表了这项研究,他们希望开发一种由神经网络驱动的人工智能工具来自动检测破坏者。 他们命名为工具SpoilerNet。
在理论层面上,研究人员希望更好地理解人们如何写破坏者,以及什么样的语言模式和共同的知识将句子标记为破坏者。
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研究人员开发的这个工具可以用来建立一个浏览器扩展,以保护人们免受破坏。 为了训练和测试SpoilerNet,研究人员去寻找包含破坏者的大量句子数据集。 毒蛇警报! 他们没有发现。 因此,他们通过收集130多万本书评论来创建自己的书评,书评人用扰流板标记注释。
标签包含包含干扰符的句子,并将它们隐藏在文本中的“视图干扰器”链接后面。 这些评论是从Goodreads收集的,Goodreads是一个社交网站,允许人们跟踪他们阅读的内容,并与其他读者分享想法和评论。
“据我们所知,这是第一个具有这种规模和如此细粒度的扰流板注释的数据集,”该论文的第一作者孟廷万说。
研究人员发现,剧透的句子往往在评论的后一部分聚集在一起。 但他们也发现,不同的用户有不同的标准来标记破坏者,神经网络需要仔细校准才能考虑到这一点。
此外,同一个词在不同的语境中可能有不同的语义含义。 例如,“绿色”只是一本书评论中的颜色,但它可以是另一本书中一个重要人物的名字和破坏者的信号。 万说,识别和理解这些差异是具有挑战性的。
研究人员对SpoilerNet进行了80%的Goodreads评论培训,通过几层神经网络运行文本。 该系统能够以89%至92%的准确度探测干扰物。
他们还在一个超过16,000个单句评论的数据集上运行SpoilerNet,大约880个电视节目。 探测破坏者的工具的精确度为74%至80%。
大多数错误来自系统,被通常加载和启示性的单词分心,例如谋杀或死亡。
展望未来,Goodreads数据集可以作为一个强大的工具来训练算法来检测包含破坏者的不同类型内容中的破坏者。
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