¿Odias los spoilers? Esta inteligencia artificial los encuentra por ti

¿Las redes sociales te arruinaron de la película de Avengers Endgame? ¿O tal vez uno de los libros de Juego de Tronos? Un equipo de investigadores de la universidad de California de San Diego están trabajando para buscar una solución a este problema y para ello han desarrollado un sistema basado en la IA que tiene la capacidad de marcar los spoilers en las revisiones en línea de libros y programas de televisión.

“Los spoilers rondan por todo internet y son muy comunes en las redes sociales.Como usuarios de internet podemos entender como los spoilers pueden arruinar una experiencia”

dijo Ndapa Nakashole, profesor de ciencias de la computación en la UC San Diego. Uno de los autores principales del artículo.

Ya habían sitios web que te permitían la posibilidad  de marcar manualmente las publicaciones con etiquetas que sirven como señales de advertencia de spoiler. Pero esto no siempre sucede. Así que los investigadores quería desarrollar un herramienta basada en inteligencia artificial impulsada por redes neuronales con la capacidad de detectar automáticamente los spoilers. Fue nombrada como SpoilerNet.

Para los investigadores es interesante entender mejor como las personas escriben spoilers y que tipo de patrones lingüísticos señalaba una oración como un spoiler.

Para poder probar SpoilerNet, el equipo de UC de San Diego buscó grandes conjuntos de datos de oraciones que contenían spoilers. ¡Alerta de spoiler! No llegaron a encontrar el suyo.Así que crearon el suyo propio mediante una recopilación que incluía más de 1.3 millones de reseñas de libros anotada con etiquetas de spoiler. Las revisiones fueron recopiladas en Gooddreads que permite realizar un seguimiento de lo que leen y compartir opiniones y comentarios con otros lectores.

“Por lo que sabemos, este es el primer conjunto de datos con anotaciones de spoiler a esta escala y con una granularidad tan fina”,

dijo Mengting Wan, Ph.D. Estudiante de informática en la UC San Diego y primer autor del artículo.

Los investigadores encontraron patrones en las oraciones y es que ienden a agruparse en la ultima parte de las revisiones. Pero también se dieron cuenta de que según el usuario, este tenia diferentes estándares a la hora de etiquetar a los spoilers, y por tanto las redes neuronales debían  calibrarse cuidadosamente para tener esto en cuenta.

Por ejemplo, la palabra ‘verde’ que podría referirse a un simple color también podría hacer referencia a algún personaje importante de un libro.

“Identificar y comprender estas diferencias es un desafío”,

dijo Wan.

Los investigadores capacitaron a SpoilerNet para que ejecutando el texto a través de la capas de redes neuronales.El sistema podría detectar spoilers con una precisión del 89% al 92%.

Tras más de 16,000 revisiones de una sola frase que incluía 880 programa de televisión, llegaron a una precisión para detectar spoilers de 74% a 80%.

El sistema SpoilerNet tuvo problemas sobretodo con palabras tan reveladoras e impactantes como asesinato y muerte.

En el futuro está herramienta podría ser muy útil para poder evitar de manera automática los spoilers sin necesidad de estropearnos la experiencia.

Fuente original https://www.sciencedaily.com/releases/2019/07/190708135755.htm

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