Искусственный интеллект будет распознавать «плохие» статьи в «Википедии»
Общедоступная мультиязычная интернет-энциклопедия анонсировала разработку нового сервиса на основе искусственного интеллекта, созданного специально для помощи редакторам в обнаружении некачественного контента и мгновенной оценки любой статьи или правки на ресурсе.
Представители сервиса пишут, что создали свой новый продукт Objective Revision Evaluation Service (ORES) в виде открытой программы для общего пользования.
«Википедия» редактируется около полумиллиона раз ежедневно, говорится в блоге энциклопедии. Для поддержания качества контента на должном уровне редакторам-добровольцам приходится иметь дело с настоящей лавиной новых публикаций.
«ORES работает как рентгеновские очки — игрушка из комиксов и дешевых магазинов. Однако наши „очки“ действительно помогают редакторам обнаруживать потенциально вредный контент».Инструмент сочетает в себе open data и open source алгоритмы машинного обучения и позволяет воспользоваться автоматической классификацией контента любому желающему через несколько API. Программа самостоятельно обучается на уже существующих оценках статей и правок, сделанных редакторами «Википедии».
«Мы создали этот сервис таким образом, чтобы он стал эволюционирующим и отзывчивым инструментом: пользователь может получить оценку в медианное время от 50 до 100 миллисекунд».Любой желающий может проверить интересующий его контент так, где models — это список типов производимых проверок, а revids — идентификатор конкретной правки, который можно найти в истории редактирования статьи.
Если вы хотите подсказать нам новость, воспользуйтесь специальной формой или отправьте намек на почту редактору jk@cossa.ru (а вот пресс-релизы в этот раздел отправлять не нужно). Если вы стесняетесь, можете прислать новость анонимно.
Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона
Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.