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: |

In a message on his Telegram channel recently recounting the episode, Durov wrote: "I lost my company and my home, but would do it again – without hesitation." The War on Fakes channel has repeatedly attempted to push conspiracies that footage from Ukraine is somehow being falsified. One post on the channel from February 24 claimed without evidence that a widely viewed photo of a Ukrainian woman injured in an airstrike in the city of Chuhuiv was doctored and that the woman was seen in a different photo days later without injuries. The post, which has over 600,000 views, also baselessly claimed that the woman's blood was actually makeup or grape juice. "The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth." The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future.
from fr


Telegram IT News
FROM American