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www.aga9006.com:欧股表现参差不齐 伊核协议消息导致原油大跌超3美元

文章来源:www.aga9006.com    发布时间:2018年07月19日 05:47  【字号:      】

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“我快70岁了,将近50岁我开始学习书法,当拿起毛笔写字,什么烦心事都忘掉,身心舒畅。”同桌的郭引胜老人颇为满意地呷了一口茶说,喜欢上写字就放不下毛笔了。

南国都市报记者 王康景 文/图

另据俄罗斯卫星通讯社一名据驻华盛顿的记者消息,美国国务院的代表和执法机构人员,外加一家开锁公司的员工来到了位于华盛顿的俄罗斯贸易代表处进行检查。

美国国务院一名不愿公开姓名的官员2日经由电子邮件向媒体记者证实,所有三处俄方外交设施都已经关闭。

情报人员接管?

刚刚,这个国家崩盘了,还干了一件惊天大事

实在不放心的话,九点半君这里给大家三个小锦囊

第一、买入美元。这个很好理解,加息自然有利于美元升值,但需要注意的是,美元利息是低于人民币的。

安峰山表示,当前,两岸关系形势复杂严峻,我们愿与国民党在坚持体现一个中国原则的“九二共识”、反对“台独”的共同政治基础上,保持沟通,加强对话,共同维护两岸关系和平发展与台海和平稳定。人们说海底捞最厉害的是它的服务,张勇却说:“我们最强的地方其实是供应链。”

百亿海底捞的最大危机是什么?| 独家

蔬菜基地

与海底捞关联的公司,几乎涉及了餐饮上游的所有链条:

监控视频显示,在张烁跑去喊人后,约一分钟的时间,19岁的孙美玲和妈妈出现在视频中。视频中,孙美玲招手让司机赶紧离开,她母亲则返身回家拿水桶准备灭火。

孙美玲说:“看他不动后,我就赶紧冲了上去。开始以为他的脚卡住了,后来发现是他动不了,可我拉了半天也只是把他拉出车门外。”

在视频中,孙美玲刚把司机拖出车门外,汽车就燃烧起来。

这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。




(责任编辑:高坤)

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