Поиск по сайту
Вход Регистрация
Х
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Войти через:
Об изданииНаши проектыКонтактыОформить подпискуМЕДИАпланёрка

Информационно-аналитический журнал

Новости образовательных организаций. Аналитические материалы. Мнение экспертов.
Читайте нас в
социальных сетях
ВУЗы
НовостиВузыБолонский процессНегосударственное образованиеФГОС-3УМОФедеральные вузыВнеучебная работа
Образование в России
ШколаСПОДПОЗаконодательствоРегионыМеждународное сотрудничествоОтраслевое образованиеСтуденчество
Качество образования
АккредитацияРейтингиТехнологии образованияМеждународный опыт
Рынок труда
АнализРаботодателиТрудоустройство
Наука
Молодые ученыеТехнологииКонкурсы
Вебинары
Март 2016Май 2016Сентябрь 2016
Партнёры

Нейросеть обучили определять пол человека по написанному тексту

Многочисленные научные исследования показывают, что в письменном тексте неизбежно отражаются характеристики его автора – пол, психологические особенности, уровень образования.

14.08.2018
Просмотров: 7

Коллектив ученых Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ", Национального исследовательского центра "Курчатовский Институт" и Воронежского государственного университета разработали метод, обучающий компьютер распознавать пол человека по написанному им тексту с точностью до 80 процентов. Научная разработка относится к области компьютерной лингвистики. Исследование проводилось по гранту Российского Научного Фонда. Результаты опубликованы в журнале Procedia Computer Science.

Многочисленные научные исследования показывают, что в письменном тексте неизбежно отражаются характеристики его автора – пол, психологические особенности, уровень образования. Речь является ценным психодиагностическим инструментом, который используют специалисты кадровых служб крупных компаний, а также служб безопасности.

На основе анализа речи можно диагностировать наличие у человека некоторых заболеваний (деменции, депрессии) и склонность к суицидальному поведению. Потребность в установлении характеристик автора текста также растет с развитием интернет-коммуникаций: компаниям важно знать, каким группам лиц нравятся их товары и услуги.

Ученые, работающие в данном направлении (лингвисты, психологи, специалисты по информационным технологиям), на основе численных значений различных параметров текста строят математические модели для диагностирования тех или иных параметров личности.

Коллектив специалистов проанализировал эффективность различных технологий машинного обучения с использованием нейронных сетей для анализа текстов.

В ходе исследования они сравнили точность решения задачи гендерной идентификации текстов на основе двух подходов к моделированию на основе данных: с одной стороны, алгоритмы машинного обучения (метод опорных векторов и градиентный бустинг), с другой стороны – нейронные сети глубокого обучения (сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью).

«Мы достигли высоких результатов в определении пола автора текста благодаря продвинутым нейросетевым моделям, в условиях, когда автор не скрывает свой пол. На очереди задача определения пола в условиях его намеренного сокрытия», – говорит доцент НИЯУ МИФИ Александр Сбоев.

Так, в следующих текстах, размещенных изначально на сайте знакомств, нейросеть без труда находит подвох в десяти случаях из десяти, притом, что автор намеренно ставит в подписи имя противоположного пола.

Текст написан девушкой: «Я красивый, накачанный мужчина 30 лет. Работаю в крупной нефтегазовой компании на хорошей должности с приличной зарплатой. Живу в собственной квартире в Москве. В собственности также находится небольшой, но симпатичный домик в одной из деревушек Италии. Увлекаюсь спортом, в частности, футболом. Люблю выбираться куда-нибудь на выходные, не терплю домоседок. Девушка, которая мне бы подошла, должна обладать скромным нравом, красивой внешностью и привлекательной фигурой по современным стандартам. Она должна разделять мои интересы, не должна быть ревнивой и не должна пытаться вызвать чувство ревности у меня. Содержать девушку я не собираюсь, так как считаю, что в семье должны работать оба. Бюджет также предпочитаю вести раздельно. Не потерплю измены».

Текст написан мужчиной: «Здравствуйте! Я крайне недовольна, крайне! Почему вы так себя с нами ведете?! Мы же тоже люди, мы все равны! Вы сексист? Я больше не буду это терпеть! Я твою машину вообще всю разобью, разрисую. Жди. Финишу таким быть».

Результаты этого исследования показали, что подход, основанный на использовании сверточной нейронной сети и методов глубокого обучения для распознавания пола человека, написавшего текст, является наиболее оптимальным.

Сейчас группа исследователей работает над задачей распознавания возраста.

Ссылка на оригинал статьи

Нашли ошибку на сайте? Выделите фрагмент текста и нажмите ctrl+enter

Теги: МИФИ, технологии, нейросети

Похожие материалы:
Открытый фестиваль по инжинирингу и промышленному дизайну
Первая в России акселерационная бизнес-программа «Блокчейн-программирование»
Социальные сети как инструмент онлайн-образования в НИЯУ МИФИ
Авиакосмические технологии, современные материалы и оборудование – АКТО-2018
Выпускник НИЯУ МИФИ о будущем циклическом коллайдере
Участники летней школы СВФУ научатся управлять дронами
Фотоника и бионанотехнологии – новые направления развития для НИЯУ МИФИ
МАИ создал беспилотник для безопасных полётов с аппаратурой
ИНЖПРОМФЕСТ-2014 – за будущее отечественной инженерии!

При использовании любых материалов сайта akvobr.ru необходимо поставить гиперссылку на источник

Комментарии пользователей: 0 Оставить комментарий
Эту статью ещё никто не успел прокомментировать. Хотите стать первым?
Читайте в новом номере«Аккредитация в образовании»
№ 3 (103) 2018

Удивительное рядом. Цифровизация шагает по стране, а количество обучающихся на онлайн-курсах составляет всего 4,05% от общего числа интернет-пользователей. Люди пенсионного возраста помогают иностранцам постигать азы русского языка через Skype, а вот школьных педагогов обучать премудростям профессии некому. Как всегда, у нас много интересного!
Анонс журнала

Партнеры
Популярные статьи
«МЕДИАактивность вузов РФ» – 2018: поздравляем финалистов!
Компания "Аккредитация в образовании" совместно с группой экспертов в области информационной...
Впервые в России проведен масштабный форум APQN
Ежегодная международная конференция Азиатско-Тихоокеанской сети гарантии качества (APQN) в мае...
Конференция «Университет XXI века в системе непрерывного образования» в ЮУрГУ
11–12 октября в ЮУрГУ состоится IV Международная научно-практическая конференция «Университет XXI...
Форум «Национальная технологическая инициатива – 2035: взгляд в будущее» в Уфе
27 сентября 2018 года в г. Уфа состоится Всероссийский форум «Национальная технологическая...
Опубликован ежегодный рейтинг вузов по версии фонда В.Потанина
Благотоворительный фонд Владимира Потанина представил рейтинг образовательных организаций высшего...
Из журнала
#90Модернизация педагогического образования
#94О работе центров ответственности по распределению контрольных цифр приема в высшем образовании
#93Российские эксперты оценили качество образования одного из старейших китайских университетов
#95Воскресенский колледж готовит инновационно ориентированные кадры
#90Университет высокого полёта
Информационная лента
09:38В РГСУ прошел этап обучения кандидатов в эксперты «Абилимпикс»
09:36X Международная конференция торгово-промышленных палат России и Финляндии в САФУ
09:33ЮУрГУ присоединился к Российской ассоциации ветроиндустрии
09:30Фестиваль наук, искусств и технологий «Фенист» в Нижнем Новгороде
09:22Форум «Национальная технологическая инициатива – 2035: взгляд в будущее» в Уфе