Ученые создали программу, которая обнаруживает «пьяные» твиты

18:30 2016-03-17 73 алгоритм алкоголь алкогольный именно может

Рейтинг 3.5/5, всего 7 голосов

Она помогает выявить, когда именно человек писал текст в состоянии алкогольного опьянения и где именно он находится. Об этом сообщает N+1. Для создания алгоритма изобретатели анализировали тысячи сообщений из Нью-Йорка. Об этом сообщает N+1. Для создания алгоритма изобретатели анализировали тысячи сообщений из Нью-Йорка. Они анализировали, в каких твитах присутствуют слова об употреблении алкоголя и где именно они относятся к пьянству. » Учёные создали систему машинного обучения, которая может находить «пьяные» записи в Twitter, а также вычислять по их тексту, где именно пьют пользователи в данный момент.
При помощи SVM исследователи не только смогли определить, какие твиты были написаны пьяными людьми, но и составить карту наиболее популярных мест употребления алкоголя.

Ученые это поняли и создали алгоритм, который может подсказать пользователю: хватит писать в социальную сеть, и даже подскажет на следующий день, где он напился. & Используя машинное обучение, исследователи из Университета Рочестера создали систему, которая может найти связь между алкоголем и твитами и определить, были ли они сделаны кем-то, кто был в изрядном подпитии.
Они поставили нулевую отметку на словах, связанных с алкоголем, таких как «пьяный» или «пиво», и заставили систему Mechanical Turk искать их, чтобы помочь подтвердить контекст. & Работники Mechanical Turk читали твиты, чтобы подтвердить, что пользователь не только пишет о своем желании употребить алкоголь, но и участвует в этом процессе лично. Американские ученые разработали нейросеть, способную распознавать в Twitter посты, написанные в состоянии алкогольного опьянения. Кроме того, полученная математическая модель может определять, где авторы «пьяных» постов находились в момент их написания. Алгоритм, который использует сложные математические модели, может также постараться определить, где находился автор поста, сделанного в пьяном виде. Целый год понадобился исследователям, чтобы собрать и проанализировать более 11000 постов, в которых предположительно использовалась «алкогольная» лексика.