Ученые МГУ и РАН разработали новую систему фильтрации недостоверной и экстремисткой информации |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-05-03 22:16
Ученые Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и ФИЦ «Информатика и управление» РАН разработали систему динамической контентной фильтрации предназначена для глубинного анализа текста. Она способна не только найти в нем определенные слова, но и проанализировать характер их употребления, оценить общую направленность материала, в том числе обнаружить фейковые новости о коронавирусе.
По словам ученых, примененный ими комплексный подход позволил довести точность классификации текста до 98% и заметно увеличить скорость данного процесса, сообщают Известия со ссылкой на Российскую венчурную компанию. Это позволит эффективно определять рекламу наркотических веществ, информацию экстремистского и порнографического характера, а также характерную для религиозных сект и сообществ, поддерживающих суицид. Одним из основных применений технологии анализа текстов может стать глубокий мониторинг социальных сетей. При этом речь не идет речь о полной замене экспертов по оценке контента. Классификаторы будут проводить лишь первичную глобальную фильтрацию и смогут качественно выявлять потенциально опасные страницы. При этом окончательные выводы об их содержании продолжат делать специалисты. Источник: www.msunews.ru Комментарии: |
|