Hệ thống học tập mới trên máy tính có khả năng nhận diện cảm xúc

0
31

Một hệ thống hỗ trợ học tập trên máy tính có khả năng nhận diện cảm xúc như mỉa mai, châm biếm trong các tin nhắn văn bản hoặc email. Thậm chí hệ thống này còn có khả năng theo dõi và phát hiện ra những người dùng nào có ý định muốn tự tử.

[wp_related_tags type=”single”]

Eden Saig, một sinh viên khoa học máy tính tại Viện Technion -Công nghệ Israel ở Israel đã phát triển hệ thống học tập trên máy tính, hoạt động bằng cách nhận diện các mẫu từ lặp đi lặp lại.

Một hệ thống hỗ trợ học tập trên máy tính có khả năng nhận diện cảm xúc như mỉa mai, châm biếm trong các tin nhắn văn bản hoặc email
Một hệ thống hỗ trợ học tập trên máy tính có khả năng nhận diện cảm xúc như mỉa mai, châm biếm trong các tin nhắn văn bản hoặc email

Saig phát triển hệ thống này tại Phòng thí nghiệm học tập và suy luận Technion, sau khi anh tham gia một khóa học về trí tuệ nhân tạo giám sát do Giáo sư Shaul Markovich đảm nhiệm, trực thuộc Khoa khoa học máy tính Technion.

Theo Saig, giai điệu giọng nói và biến tố giọng nói đóng một vai trò quan trọng trong việc truyền tải ý nghĩa của một người nào đó qua cách truyền đạt trong tin nhắn.

Trong văn bản và thư điện tử, người viết thường mỉa mai, châm biếm nhau bằng những sắc thái có mức độ khác nhau, thậm chí họ còn kèm theo các Emotion (biểu tượng cảm xúc). “Những biểu tượng cảm xúc này chỉ là những dấu hiệu hời hợt, rất nhỏ. Họ không thể bày tỏ cảm xúc của mình một cách chính đáng ngoài lời nói và suy nghĩ họ thực sự muốn nói ra”, Saig nói.

Gần đây, đã xuất hiện các trang hài hước trên các mạng xã hội như Facebook và Twitter đã có tiêu đề “cấp trên và người chiếu cố“, hoặc “người bình thường và những người nhạy cảm.”

Các trang như vậy là rất phổ biến ở Israel, Saig nói, người dùng được mời cung cấp các cụm từ đề xuất cho xây dựng các “câu nói rập khuôn” cho mỗi trang cụ thể.

Bằng cách quan sát bài viết ở các trang này, Saig xác định mô hình hiện có. Phương pháp mà anh đã phát triển là cho phép hệ thống phát hiện các mẫu từ tương lai trên bất kỳ mạng xã hội nào.

Do nội dung trong các văn bản, tin nhắn là ngôn ngữ giao tiếp, ngôn ngữ hàng ngày, Saig nhận ra rằng, “các nội dung có thể cung cấp một cơ sở dữ liệu tốt cho việc đồng nhất, lần lượt, giúp một hệ thống học tập trên máy vi tính để nhận ra cả âm ngữ nghĩa hay những từ lóng và cụm từ trong văn bản”.

Saig còn áp dụng thuật toán ‘Machine-Learning’ đến nội dung trên các trang này và sử dụng kết quả để tự động xác định các hành vi rập khuôn tìm thấy mỗi ngày trên mạng  truyền thông xã hội.

Định lượng được thực hiện bằng cách kiểm tra 5.000 bài viết trên các trang truyền thông xã hội và thông qua phân tích thống kê, chuẩn bị một hệ thống học tập để nhận diện cấu trúc nội dung.

Hệ thống này được xây dựng để xác định các từ khóa và thói quen ngữ pháp mang đặc trưng trong cấu trúc câu ngụ ý từ những văn bản có tràn tính cảm xúc.

“Bây giờ, hệ thống có thể nhận dạng các mẫu đó là tình cảm tích cực hoặc bi quan, hạ thấp bản thân hay châm biếm”, Saig nói.

Khi áp dụng cho các trang mạng khác, hệ thống này có thể giúp phát hiện người dùng nào có ý định muốn tự tử (hành vi lệch lạc), từ đó chúng ta phát hiện kịp thời và giúp họ điều chỉnh hành vi… Saig cho biết.

Huỳnh Dũng (Dịch từ Firstpost)

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here