प्रबंधन के आनंद संस्थान के यात्रा
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT), अमेरिका के शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिथ्म विकसित किया है जो ट्वीट्स में व्यंग्य का पता लगा सकता है, जाहिर है कि ज्यादातर लोगों की तुलना में बेहतर है।
शोधकर्ताओं ने शुरू में एक एल्गोरिथ्म विकसित करने का लक्ष्य रखा था जो नस्लवादी और अपमानजनक सामग्री का पता लगा सकता है लेकिन इस एल्गोरिथ्म को विकसित करने की प्रक्रिया में पहले उन्हें लगा कि यह मशीन के लिए व्यंग्य को समझना महत्वपूर्ण है।
शोधकर्ताओं का मानना है कि व्यंग्य की समझ एल्गोरिथ्म के लिए एक वाक्य के भावनात्मक सबटेक्स्ट का बेहतर समझ हासिल करने की दिशा में पहला कदम है।
एमआईटी मीडिया लैब के एसोसिएट प्रोफेसर, आईएडी रहवान कहते हैं, "हम अपनी बात कहने के लिए अपनी आवाज या बॉडी लैंग्वेज में इंटोनेशन का इस्तेमाल नहीं कर सकते हैं, जो हम कह रहे हैं, इमोजी ऑनलाइन हैं।" छात्रों, Bjarke Felbo, MIT की समीक्षा को बताया।
"तंत्रिका नेटवर्क ने एक निश्चित प्रकार की भाषा और एक इमोजी के बीच संबंध सीखा, " राहवान ने कहा।
ट्विटर पहले से ही ट्रोल्स का केंद्र है और कंपनी इस खतरे को रोकने के लिए अपने प्रयास तेज कर रही है।
सोशल-मीडिया पर पोस्ट के प्रति लोगों के व्यवहार और व्यवहार को समझना विज्ञापनदाताओं के बीच एक प्रचलित प्रथा रही है।
जब यह पूरी तरह से विकसित हो जाता है, तो यह एल्गोरिथ्म चुटीले अपमानजनक / नस्लवादी / परेशान करने वाले ट्वीट्स और उपयोगकर्ताओं की मदद करने में भी प्राथमिक साबित हो सकता है।
एल्गोरिथ्म गहरी सीखने की तकनीक का उपयोग करता है जो बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके पैटर्न को पहचानने और समझने के लिए एक नकली तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है।
शोधकर्ताओं ने इंटरनेट पर भावनाओं को दिखाने का एक बहुत ही सामान्य तरीका इस्तेमाल किया - इमोजीस - एक लेबलिंग प्रणाली के रूप में और ट्वीट्स में भावनाओं की पहचान करने के लिए अपने एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के तरीकों में से एक।
मनुष्यों के खिलाफ वास्तविक दुनिया परिदृश्य में बॉट्स का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने क्राउडसोर्सिंग वेबसाइट मैकेनिकल तुर्क के माध्यम से स्वयंसेवकों की भर्ती की। एल्गोरिदम ने मानव स्वयंसेवकों की तुलना में 82 प्रतिशत सटीकता के साथ ट्वीट में व्यंग्यात्मक उपक्रमों की पहचान की, जिन्होंने 76% सटीकता के साथ व्यंग्य की पहचान की।
"यह हो सकता है कि यह सभी अलग-अलग कठबोली सीख रहा है, " फेलबो कहते हैं। "लोगों के पास भाषा के बहुत दिलचस्प उपयोग हैं-इस तरह से इसे रखें।"
शोधकर्ताओं ने सभी में 55 बिलियन से अधिक ट्वीट्स एकत्रित किए, जिनमें 1.2 बिलियन इमोजीज थे। इन इमोजी एम्बेडेड ट्वीट का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने एल्गोरिथम को सीखने और पहचानने में मदद की कि किस इमोजी का उपयोग किस तरह के पाठ के साथ किया जाता है - खुश, उदास, विनोदी और इतने पर।
कंप्यूटर दिन-प्रतिदिन मशीन सीखने में बेहतर होते जा रहे हैं और बेहतर तरीके से समझ रहे हैं कि मनुष्य सोशल मीडिया डेटा माइनिंग के माध्यम से कैसे बात करते हैं और व्यवहार करते हैं।
इस एल्गोरिदम का उपयोग न केवल ट्विटर से बल्कि फेसबुक, यूट्यूब, स्नैप और अन्य जैसे अन्य संगठनों से अपमानजनक, नस्लवादी और आतंकवाद से संबंधित सामग्री को रोकने के लिए किया जा सकता है जो अपने प्लेटफार्मों के साथ-साथ इंटरनेट को बेहतर जगह बनाने की कोशिश कर रहे हैं।
विंडोज 10 पर माइक्रोसॉफ्ट एज में नई विशेषताएं <10 9> विंडोज 10 ने माइक्रोसॉफ्ट एज वेब ब्राउज़र में कई नई विशेषताएं पेश की हैं। आप एक्सटेंशन जोड़ सकते हैं, टैब पिन कर सकते हैं, बेहतर प्रबंधन प्रबंधित कर सकते हैं और अधिक।
माइक्रोसॉफ्ट एज
सब कुछ आप बॉट्स / मैसेजिंग बॉट्स के बारे में जानना चाहते थे
इंटरनेट पर हर जगह स्वचालन हो रहा है और बॉट और मैसेजिंग बॉट पॉप अप कर रहे हैं। वे क्या हैं? अधिक जानने के लिए पढ़े।
यहां बताया गया है कि आप बिना कोड जानें कैसे मशीन लर्निंग का पता लगा सकते हैं
Google ने एक नया टूल शुरू किया है जो उपयोगकर्ताओं को कोड सीखने या लिखने की आवश्यकता के बिना मशीन सीखने की शक्ति का पता लगाने देता है। अधिक जानने के लिए पढ़ें।