Telegram Group & Telegram Channel
Разработка на основе машинного обучения позволила Одноклассникам сократить долю и количество негативных высказываний под постами, фотографиями и видео на 47%

Модель машинного обучения позволяет автоматически выявлять токсичные комментарии и ограничивать их авторов в написании новых на определённый промежуток времени — от одного часа до 24 часов. Зависит от того, как часто пользователь оставляет негативные высказывания в адрес других.

По данным исследования ОК, негативные посты вызывают злость у более чем 40% пользователей, принявших участие в опросе. ML-модель была обучена на 400 тыс. высказываний, которые можно описать как недружелюбные или провоцирующие негативную дискуссию.

Запуск ML-модели позволил сократить время обработки жалоб на токсичные посты в три раза и быстрее помочь людям с решением их проблем.

#IT_News #ОК #ИИ

Подписаться



group-telegram.com/IT_today_ru/12458
Create:
Last Update:

Разработка на основе машинного обучения позволила Одноклассникам сократить долю и количество негативных высказываний под постами, фотографиями и видео на 47%

Модель машинного обучения позволяет автоматически выявлять токсичные комментарии и ограничивать их авторов в написании новых на определённый промежуток времени — от одного часа до 24 часов. Зависит от того, как часто пользователь оставляет негативные высказывания в адрес других.

По данным исследования ОК, негативные посты вызывают злость у более чем 40% пользователей, принявших участие в опросе. ML-модель была обучена на 400 тыс. высказываний, которые можно описать как недружелюбные или провоцирующие негативную дискуссию.

Запуск ML-модели позволил сократить время обработки жалоб на токсичные посты в три раза и быстрее помочь людям с решением их проблем.

#IT_News #ОК #ИИ

Подписаться

BY IT News




Share with your friend now:
group-telegram.com/IT_today_ru/12458

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields. Anastasia Vlasova/Getty Images The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. The message was not authentic, with the real Zelenskiy soon denying the claim on his official Telegram channel, but the incident highlighted a major problem: disinformation quickly spreads unchecked on the encrypted app. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried.
from es


Telegram IT News
FROM American