<script async custom-element="amp-youtube" src="https://cdn.ampproject.org/v0/amp-youtube-0.1.js"></script>
19:06 24/04/2018

Нейросеть научилась отличать мужчин и женщин по тексту

Фото: Дмитрий Белицкий © Mir24.tv

Ученые Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», Курчатовского института и Воронежского госуниверситета разработал метод обучения компьютера, позволяющий распознать пол человека по написанному им тексту с точностью до 80% случаев. Работа опубликована в Procedia Computer Science.

«Мы достигли высоких результатов в определении пола автора текста благодаря продвинутым нейросетевым моделям, в условиях, когда  автор не скрывает свой пол. На очереди задача определения пола в условиях его намеренного сокрытия», – рассказал доцент НИЯУ МИФИ Александр Сбоев.

Специалисты сравнили точность гендерной идентификации текстов на основе двух подходов к моделированию: алгоритмы машинного обучения (метод опорных векторов и градиентный бустинг) и нейронные сети глубокого обучения (сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью).

Письменный текст неизбежно отражает некоторые характеристики автора, в том числе пол, психологические особенности, уровень образования. С помощью текста можно диагностировать у человека отдельных заболеваний, а также суицидальное поведение. Потребность в такой диагностике есть от кадровых служб и служб безопасности, а также у маркетологов, пытающихся угадать интересы потребителей.