Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Стэнфордские специалисты создали программу, которая понимает настроение людей
Специалисты из Стэнфордского университета создали программу «Нейронный анализ настроения» (NaSent), которая анализирует тексты в интернете и понимает, что именно их авторы хотели сказать. Алгоритм «чувственного анализа» позволяет машине фактически думать как человек – она понимает под написанными текстами именно то, что подразумевает их автор. NaSent является частью нового направления в компьютерной науке deep learning....
Специалисты из Стэнфордского университета создали программу «Нейронный анализ настроения» (NaSent), которая анализирует тексты в интернете и понимает, что именно их авторы хотели сказать.
Алгоритм «чувственного анализа» позволяет машине фактически думать как человек – она понимает под написанными текстами именно то, что подразумевает их автор. NaSent является частью нового направления в компьютерной науке deep learning. Здесь стремятся создавать программы, анализирующие информацию максимально близко к тому, как это делает мозг человека.
Стэнфордские программисты использовали алгоритм «чувственного анализа» по-новому. До сих пор ни одна разработка, определяющая в каком контексте (негативном или позитивном) использовано каждое конкретное слово, не учитывала порядка слов в речи. А программа NaSent предусмотрена в частности для этого – она изучает взаимодействие слова с окружающими словами.
Разработчики использовали из рецензий на фильмы 12 тыс. отрывков, разбитых на 214 тыс. фраз, каждая из которых по оценке экспертов попала в список очень негативных, негативных, нейтральных, позитивных и очень позитивных. В результате введения полученных данных в систему она сама научилась делать выводы о том, какое настроение передается тем или иным предложением.
На данный момент программа работает с точностью 85% и превосходит по эффективности предыдущие модели на 80%.
Марина Морская
Далее: Цукерберг, Альберт Гор и другие пытались купить Twitter
Telegram 
Дзен 
VK Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.
Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Газотурбинные двигатели являются ключевыми установками в современной авиации. Одной из наиболее опасных аварийных ситуаций при их эксплуатации считается помпаж — нарушение устойчивого потока воздуха, способное за секунды привести к серьезным повреждениям. Для предотвращения разрушительных последствий и обнаружения сбоев в системах управления традиционно используют аналого-цифровой преобразователь — устройство, которое превращает сигнал от датчиков двигателя в код для компьютера. Однако главный недостаток существующих решений — их медлительность. Они требуют достаточно много времени для каждого замера показаний. В итоге, в аварийной ситуации система управления получает информацию об опасности с опозданием, что может привести к повреждениям двигателя. Ученые Пермского Политеха разработали нейронный аналого-цифровой преобразователь, который позволяет сократить время обнаружения помпажа почти в два раза.
Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.
Во время обследования почти 900 собак ученые выявили 12 пород, склонных к брахицефалическому обструктивному синдрому дыхательных путей, который может ухудшать сон и влиять на переносимость физических нагрузок. Авторы нового исследования выяснили, что список пород, предрасположенных к серьезным нарушениям дыхания, куда шире, чем считалось ранее.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии