Создан детектор лжи на основе машинного обучения |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей 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 |
2016-07-04 07:52 Создан детектор лжи на основе машинного обучения Группа ученых из Лондонского городского университета разработала алгоритм для выявления лжи по структуре и особенностям языка. Программа поможет не только раскусить мелкий обман о болезни или задержке дедлайна, но и укажет на случаи мошенничества и предательства. Ученые исследовали архив электронных писем и на его основе выявили несколько признаков лжи, которая отражается в языке на микроуровне (выбор слов, их использование), на макроуровне (структура письма) и на метауровне (взаимосвязь между частями текста). Для разработки алгоритма использовались большие данные и система распознавания естественной речи. Оказалось, что неискренность в письмах выдает отсутствие личных местоимений и использование излишних прилагательных. Также авторы таких сообщений часто излишне структурируют свои аргументы, стараются минимально осуждать самих себя и делают акцент на похвале. При этом люди часто подстраиваются под собеседника и меняют тон сообщения в соответствии с его тоном. Ученые отметили, что алгоритм предназначен для того, чтобы обезопасить организации от мошенничества и финансовых потерь. Разработка может использоваться не только внутри компании, но для анализа переписки с клиентами. Источник: www.it-news.club Комментарии: |
|