Riikliku teadusuuringute tuumaülikooli "MEPhI", riikliku uurimiskeskuse "Kurchatovi instituut" ja Voroneži riikliku ülikooli teadlaste meeskond on välja töötanud meetodi, mis õpetab arvutit tuvastama inimese sugu tema kirjutatud tekstist täpsusega 80 protsenti. Teaduslik areng kuulub arvutuslingvistika valdkonda. Uurimistöö viidi läbi Vene Teadusfondi toetusel. Tulemused avaldatakse ajakirjas Procedia Computer Science.
Arvukad teaduslikud uuringud näitavad, et kirjutatud tekst kajastab paratamatult selle autori omadusi - sugu, psühholoogilisi omadusi, haridustaset. Kõne on väärtuslik psühhodiagnostiline tööriist, mida kasutavad suurettevõtete personalispetsialistid, aga ka turvateenused.
Kõne analüüsi põhjal on võimalik diagnoosida inimesel teatud haiguste esinemine (dementsus, depressioon) ja kalduvus suitsidaalsele käitumisele. Teksti autori omaduste väljaselgitamise vajadus kasvab ka koos Interneti-kommunikatsiooni arenguga: ettevõtetele on oluline teada, millistele inimrühmadele nende tooted ja teenused meeldivad.
Selles suunas töötavad teadlased (keeleteadlased, psühholoogid, infotehnoloogia spetsialistid) ehitavad teksti erinevate parameetrite arvväärtuste põhjal matemaatilisi mudeleid teatud isiksuseparameetrite diagnoosimiseks.
Ekspertide meeskond analüüsis mitmesuguste masinõppimistehnoloogiate tõhusust, kasutades tekstianalüüsiks närvivõrke.
Uuringu käigus võrdlesid nad tekstide soo tuvastamise probleemi lahendamise täpsust, tuginedes andmepõhise modelleerimise kahele lähenemisele: ühelt poolt masinõppe algoritmid (tugivektorimasin ja gradiendi suurendamine), teiselt poolt süvaõppega närvivõrgud (konvolutsioonilised närvivõrgud ja korduvad närvivõrgud pika lühiajalise mäluga).
„Oleme tänu täiustatud närvivõrgu mudelitele saavutanud teksti autori soo määramisel kõrgeid tulemusi tingimustes, kui autor ei varja oma sugu. Järgmine ülesanne on soo kindlaksmääramine selle tahtliku varjamise järgi,”ütleb NRNU MEPhI dotsent Aleksander Sboev.
Niisiis leiab järgmistes, algselt tutvumisportaalile postitatud tekstides närvivõrk kümnest kümnest hõlpsalt saagi, pealegi paneb autor meelega vastassoo nime allkirja.
Reklaamvideo:
Teksti kirjutas üks tüdruk: „Olen ilus, lihaseline 30-aastane mees. Töötan suures nafta- ja gaasiettevõttes, kus on korralik palk. Ma elan oma korteris Moskvas. Kinnistul on ka väike, kuid ilus maja ühes Itaalia külas. Mulle meeldivad sport, eriti jalgpall. Armastan nädalavahetuseks väljas käimist, ma vihkan kodus olemist. Tüdruk, kes mulle sobiks, peaks olema tagasihoidlik, hea väljanägemise ja kaasaegsete standardite järgi atraktiivse kujuga. Ta peaks jagama minu huvisid, ta ei tohiks olla armukade ega peaks püüdma mind armukade tundma panna. Ma ei hakka tüdrukut toetama, sest usun, et mõlemad peaksid töötama perekonnas. Samuti eelistan eelarvet eraldi hoida. Ma ei salli riigireetmist."
Teksti kirjutas mees: “Tere! Olen äärmiselt õnnetu, äärmiselt! Miks sa meiega niimoodi käitud ?! Ka meie oleme inimesed, oleme kõik võrdsed! Kas sa oled seksist? Ma ei võta seda enam ette! Ma purustan su auto üle, värvin selle ära. Oota, ebainimlik. Ma lõpetan sel viisil."
Selle uuringu tulemused näitasid, et kõige optimaalsem on lähenemisviis, mis põhineb konvolutsiooniliste närvivõrkude ja sügavate õppimismeetodite kasutamisel teksti kirjutanud inimese soo tuvastamiseks.
Nüüd tegeleb rühm teadlasi vanuse tuvastamise probleemiga.
