Языковые модели без обучения как инструмент прогнозирования проблем в онлайн-коммуникации

Языковые модели без обучения как инструмент прогнозирования проблем в онлайн-коммуникации

В онлайн-чатах и соцсетях часто происходят конфликты, которые уводят обсуждения от темы. Традиционные методы прогнозирования зависят от данных конкретной платформы, что делает их дорогостоящими и малоприменимыми.

Учёные из Университета Цукуба разработали новый подход к прогнозированию проблем в общении. Они использовали метод без обучения на примерах, чтобы оценить языковые модели. Эти модели сравнивались с глубокими нейросетями, обученными на специальных данных. Оказалось, что некоторые языковые модели без обучения работают так же хорошо, а иногда и лучше, чем обученные нейросети.

Исследование, опубликованное в журнале IEEE Access, показывает, что платформы могут внедрять эффективные инструменты модерации без больших затрат. Для этого можно использовать универсальные языковые модели, которые помогут улучшить ситуацию в онлайн-сообществах.

Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «Faktom», подробнее в Правилах сервиса
Анализ
×
IEEE
Сфера деятельности:Образование и наука
23