17-03-2016, 19:40 Раздел: Экономика » Нейросеть научилась вычислять пьяных людей по сообщениям в Twitter Комментариев: 0
Нейросеть научилась вычислять пьяных людей по сообщениям в Twitter
Ученые университета Рочестер научили нейронную сеть вычислять, где находится человек в данный момент, и в каком он состоянии. Исследователи планируют использовать данную систему для анализа связи алкоголя с географическим положением.
С каждым днем ученые находят все более интересные способы применения нейронных сетей. Так специалисты Рочестерского университета, исследовав базу сообщений с геометками пользователей, составили список ключевых фраз, относящихся к алкоголю. В него попали такие слова: «вечеринка», «пиво», «пьяный» и др. Из списка они отобрали только реальные сообщения при помощи сервиса Amazon Mechanical Turk. Затем специалисты провели подобную процедуру, но уже с сообщениями о местонахождении этих же пользователей по ключевым словам: «дома», «диван», «ванна», «ура! Я дома» и т. п. Таким образом, в руках ученых оказалась информация о местонахождении и состоянии пользователей Twitter.
В результате проделанной работы, специалисты получили алгоритм, который не просто определяет, в каком состоянии находится человек, но и где он выпивает — дома, в баре или клубе. Работники университета планируют применить данную технологию для сбора информации о влиянии алкоголя на здоровье жителей.
ПОДПИШИСЬ СЕЙЧАС НА Telegram Россия и Украина Новости: Спецоперация Z и будь в курсе новостей!
Оцени новость:
Также смотрите:
-
Ученые выявили влияние Facebook на мозг человека
-
Google Glass поможет ученым контролировать модели человеческих органов на р ...
-
Математики рассказали о связи счастья пользователей и количества их друзей ...
-
Учёные: Женщины зарабатывают на интернет-торговле на 20% меньше мужчин
-
Ученые рассказали о положительном влиянии снов
-
Twitter подала иск против разработчиков спам-приложений
Обнаружили ошибку или мёртвую ссылку?
Выделите проблемный фрагмент мышкой и нажмите CTRL+ENTER.
В появившемся окне опишите проблему и отправьте уведомление Администрации ресурса.
Выделите проблемный фрагмент мышкой и нажмите CTRL+ENTER.
В появившемся окне опишите проблему и отправьте уведомление Администрации ресурса.