Nacionalinio tyrimų branduolinio universiteto „MEPhI“, Nacionalinio tyrimų centro „Kurchatovo institutas“ir Voronežo valstybinio universiteto mokslininkų komanda sukūrė metodą, kuris moko kompiuterį atpažinti asmens lytį iš jo parašyto teksto 80 procentų tikslumu. Mokslo plėtra priklauso skaičiavimo kalbotyros sričiai. Tyrimas buvo atliktas gavus Rusijos mokslo fondo paramą. Rezultatai skelbiami žurnale „Procedia Computer Science“.
Daugybė mokslinių tyrimų rodo, kad parašytas tekstas neišvengiamai atspindi jo autoriaus ypatybes - lytį, psichologines savybes, išsilavinimo lygį. Kalba yra vertinga psichodiagnostinė priemonė, kuria naudojasi didelių įmonių žmogiškųjų išteklių specialistai, taip pat apsaugos tarnybos.
- „Salik.biz“
Remiantis kalbos analize, galima diagnozuoti tam tikrų ligų buvimą asmenyje (demenciją, depresiją) ir polinkį į savižudišką elgesį. Poreikis nustatyti teksto autoriaus ypatybes taip pat auga plėtojant interneto ryšius: įmonėms svarbu žinoti, kurioms žmonių grupėms patinka jų produktai ir paslaugos.
Šia kryptimi dirbantys mokslininkai (kalbininkai, psichologai, informacinių technologijų specialistai), remdamiesi įvairių teksto parametrų skaitinėmis vertėmis, kuria matematinius modelius tam tikrų asmenybės parametrų diagnozavimui.
Ekspertų komanda išanalizavo įvairių mašinų mokymosi technologijų efektyvumą, naudodama neuroninius tinklus teksto analizei.
Tyrimo metu jie palygino tekstų lyties identifikavimo problemos sprendimo tikslumą, remdamiesi dviem požiūriais į duomenų modeliavimą: viena vertus, mašininio mokymosi algoritmai (palaikymo vektorių mašina ir gradiento didinimas), kita vertus, giluminio mokymosi neuroniniai tinklai (konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir pasikartojantys neuroniniai tinklai su ilga trumpalaike atmintimi).
„Pažangių neuroninių tinklų modelių dėka mes pasiekėme aukštų rezultatų nustatant teksto autoriaus lytį, kai autorius neslepia savo lyties. Kita užduotis yra nustatyti lytį tyčinio jos paslėpimo atžvilgiu “, - sako Aleksandras Sboevas, NRNU MEPhI docentas.
Taigi šiuose tekstuose, kurie iš pradžių buvo patalpinti pažinčių svetainėje, nervų tinklas lengvai randa laimikį dešimtyje iš dešimties atvejų, be to, autorius sąmoningai pateikia parašu priešingos lyties vardą.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Tekstą parašė mergina: „Aš esu gražus, raumeningas 30 metų vyras. Aš dirbu didelėje naftos ir dujų įmonėje, turinčioje geras pozicijas su deramu atlyginimu. Aš gyvenu nuosavame bute Maskvoje. Turtas taip pat turi nedidelį, bet gražų namą viename iš Italijos kaimų. Man patinka sportas, ypač futbolas. Aš mėgstu išeiti savaitgaliui, nekenčiu buvimo namuose. Mergina, kuri man tiktų, turėtų būti kuklios išlygos, geros išvaizdos ir patraukli figūra pagal šiuolaikinius standartus. Ji turėtų dalytis mano interesais, neturėtų būti pavydi ir neturėtų stengtis priversti mane pavydėti. Aš neketinu palaikyti mergaitės, nes manau, kad abu turėtų dirbti šeimoje. Aš taip pat norėčiau biudžetą laikyti atskirai. Aš netoleruosiu išdavystės “.
Tekstą parašė vyras: „Sveiki! Aš be galo nelaiminga! Kodėl jūs taip elgiatės su mumis ?! Mes taip pat esame žmonės, visi esame lygūs! Ar tu seksistas? Aš daugiau to neimsiu! Aš apgadinsiu tavo mašiną, nudažysiu. Palauk, nežmoniškai. Aš taip baigsiu “.
Šio tyrimo rezultatai parodė, kad optimaliausias yra požiūris, paremtas konvoliucinių neuroninių tinklų naudojimu ir gilaus mokymosi metodais atpažinti tekstą parašiusio asmens lytį.
Dabar grupė tyrėjų nagrinėja amžiaus pripažinimo problemą.