МИР · 14 июня 2017, 15:25 · Отдел информации dev.by
Кто не прав в интернете: машинное обучение помогает New York Times в борьбе с «троллями»

The New York Times начала использовать алгоритмы машинного обучения для обнаружения и удаления агрессивных и грубых комментариев к статьям, сообщает Poynter.

Как работает автоматический определитель «токсичности» комментариев. Иллюстрация: Poynter

Издание использует инструмент Perspective, созданный в технологическом инкубаторе Jigsaw, принадлежащем Alphabet. Алгоритмы изучают многочисленные комментарии к статьям на сайте NYT и скрывают те из них, которые посчитают особо грубыми или оскорбительными.

Сейчас около 10 процентов статей открыты для комментариев. С инструментом Perspective в издании надеются увеличить количество «открытых» публикаций до 25 процентов за счёт освобождения времени редакторов, ответственных за обратную связь пользователей. Согласно плану, в итоге комментарии должны появиться в 80 процентах статей.

Если раньше процесс модерации предполагал прочтение каждого комментария человеком, то теперь «токсичность» пользовательских сообщений будет определять Perspective, а модераторы будут принимать решения на основе оценки программы.

«Мощь машинного обучения даёт нам возможность вернуть обсуждения в интернете в нормальное русло, «развернув» тренд на закрытие комментирования», — отмечает CEO Jigsaw Джаред Коэн.

В планах создателей технологии — расширить доступ к продукту, открыв доступ к API уже в ближайшие месяцы.

Источник: dev.by
Новые комментарии
Уважаемый Виктор, Текст статьи достаточно хаотичен. Извините, но аллегория и метафора, как прием - не ваш конек, что было подмечено ранее в комментариях. Название статьи дословно говорит, что вы рассказали какие AI-стартапы нужно делать сегодня. Вы не рассказали, увы. Что рассказали? 1. Нейросети нужно обучать и использовать правильные/структурированные данные для этого. Согласен, но это не новость. Это понимает любой специалист работающий с этой проблематикой. Если вам хочется поговорить на эту тему, то скорее важно ответить на вопрос : “Как подойти к решению проблемы формирования правильного датасета при решении той или иной прикладной задачи?” 2. Любая технологическая инновация с точки зрения бизнеса должна : a) Решать конкретную проблему конечного потребителя, привносить пользу, которая не измеряется деньгами, make your client feel happy. б) Вписываться в вашу бизнес модель, которая в свою очередь гарантирует экономическую целесообразность использования технологии. с) Бизнес модель может быть отлична от классической/старой и должна носить адаптивный характер к быстро меняющемуся миру. Хорошие утверждения и о них важно помнить, но не новость. Вопрос : Информационный фон в последнее время перенасыщен информацией о вас и ваших успехах. Вы позиционируете себя бизнесменом в первую очередь, венчурным инвестором. Не встречал ранее информации о том, что вы филантроп и ваши текущие проекты имеют такую направленность. Это означает, что вы оцениваете бизнес по соответствующим метрикам и в первую очередь экономическим, иначе бизнес не имеет смысла. Могу предположить, что в вашем случае успех бизнеса лежит в балансе между использованием передовых технологий, счастьем клиентов и экономической целесообразностью бизнеса (profit). В вашем портфолио имеются проекты, которые соответствуют таким критериям оценки, а не только получают инвестиции? Если да, то приведите пожалуйста примеры таких успешных проектов, людям интересно. Если таких примеров нет, то почему вы рассказываете аудитории и учите тому чего возможно еще не знаете сами? Спасибо
sergey.br80
22.10.2017 в 08:54
Не магический ящик. Прокопеня рассказал, какие AI-стартапы нужно делать сегодня


Авторизуйтесь, чтобы оставлять комментарии

Использование материалов, размещенных на сайте, разрешается при условии прямой гиперссылки на dev.by. Ссылка должна быть размещена в подзаголовке или в первом абзаце публикации.
datahata — хостинг в Беларуси