5 FATOS SOBRE O SARCASMO
Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, desenvolveram um algoritmo capaz de detectar sarcasmo em tweets, aparentemente melhor do que a maioria das pessoas.
Inicialmente, os pesquisadores tinham como objetivo desenvolver um algoritmo capaz de detectar conteúdo racista e abusivo, mas, no processo, desenvolveram esse algoritmo primeiro, pois sentiram que é importante para a máquina entender o sarcasmo.
Os pesquisadores acreditam que a compreensão do sarcasmo é o primeiro passo para o algoritmo ter uma melhor compreensão do subtexto emocional de uma sentença.
“Como não podemos usar a entonação em nossa voz ou linguagem corporal para contextualizar o que estamos dizendo, os emoji são como fazemos on-line”, diz Iyad Rahwan, professor associado do laboratório MIT Media que desenvolveu o algoritmo com um de seus os alunos, Bjarke Felbo, disseram à MIT Review.
“A rede neural aprendeu a conexão entre um certo tipo de linguagem e um emoji”, acrescentou Rahwan.
O Twitter já é um centro de trolls e a empresa vem aumentando seus esforços para conter a ameaça.
Aferir as atitudes e o comportamento das pessoas em relação às postagens nas mídias sociais tem sido uma prática predominante entre os anunciantes.
Quando totalmente desenvolvido, este algoritmo pode provar ser elementar em ajudar a eliminar tweets abusivos / racistas / assediantes e os usuários também.
O algoritmo usa uma técnica de aprendizagem profunda que treina uma rede neural simulada para identificar e entender padrões usando grandes quantidades de dados.
Os pesquisadores usaram uma forma muito comum de mostrar emoções na internet - emojis - como um sistema de rotulagem e uma das formas de treinar seu algoritmo para identificar emoções em tweets.
Para testar os bots no cenário do mundo real contra humanos, os pesquisadores recrutaram voluntários através do site de crowdsourcing Mechanical Turks. O algoritmo identificou tons sarcásticos em tweets com precisão de 82% em comparação aos voluntários humanos que identificaram sarcasmo com 76% de precisão.
"Pode ser que ele esteja aprendendo as diferentes gírias", diz Felbo. "As pessoas têm usos muito interessantes da linguagem - vamos dizer assim."
Os pesquisadores coletaram mais de 55 bilhões de tweets, com 1, 2 bilhão deles contendo emojis. Usando esses tweets emoji incorporados, os pesquisadores ajudaram o algoritmo a aprender e identificar quais emojis são usados com o tipo de texto - feliz, triste, bem-humorado e assim por diante.
Os computadores estão melhorando dia a dia aprendendo a máquina e estão tendo uma noção melhor de como os humanos falam e se comportam através da mineração de dados de mídia social.
Esse algoritmo pode ser usado para conter conteúdo abusivo, racista e relacionado ao terrorismo, não apenas do Twitter, mas de outras organizações como Facebook, YouTube, Snap e outras que estão tentando tornar suas plataformas e também a Internet um lugar melhor.
A Cisco está em muito melhor forma hoje porque 25% de sua receita agora vem de sua tecnologias adicionadas e a empresa está trabalhando em mais 30 novas tecnologias e mercados, disse Chambers. A empresa também tem mais caixa agora, ele apontou: tinha US $ 34 bilhões em dinheiro em 2008, disse ele.
Em vez de cortar e reconstruir com a economia, os cortes que a Cisco está fazendo hoje são quase todos permanentes, como como reduzir as despesas de viagem para US $ 240 milhões por ano, de US $ 750 milhões, usando seus próprios sistemas de TelePresença para reuniões virtuais, disse Chambers. A empresa espera reduzir seus custos anuais em US $ 1,5 bilhão este ano.
O Grupo de Segurança Converge para Combater o Abuso na Internet
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