Wikipedia introduceert AI-leren te identificeren slechte bewerkingen

0
99

De tools beschreven als “X-Ray specs” – zal helpen de politie kwaadwillende of slecht geschreven inhoud, zonder gebruik van mankracht

Wikipedia heeft aangekondigd dat het de uitrol van een AI-engine helpen bij het identificeren slecht bewerkte inhoud en vandalen die kwaadwillig het bewerken van artikelen, in een poging om de politie de open-source project.

De machine-learning tools zogenaamde Objectieve Herziening Evaluatie Service (ERTSEN) – zijn verzameld door de gemeenschap van onderzoekers en specialisten en gaat enkele manier om het automatiseren van het bewerkingsproces en het waarborgen van de inhoud is altijd eerlijk en betrouwbaar.

Bovendien betekent meer artikelen kan worden gecontroleerd, verwijderd of bijgewerkt als ze worden gevonden door de kwaadaardige of onjuist is.

ERTSEN maakt gebruik van Api ‘ s en treinen modellen tegen edit – en artikel-kwaliteit van de beoordeling door gebruikers van Wikipedia, algemeen bekend als Wikipedianen. Het maakt vervolgens een score op basis van deze afzonderlijke bewerkingen en artikelen als geheel.

De Api ‘ s te testen met behulp van verschillende parameters, zoals de vraag of de informatie kunnen beschadigen, en de uitgangen van de reactie in JSON formaat. De scores worden geproduceerd in een mediaan tijdschaal van 50 milliseconden voor al gescoord herzieningen van 100 milliseconden voor de vn-beoordeeld herzieningen en kan worden berekend in 14 van de 20 talen worden ondersteund door Wikipedia.

“Door de combinatie van open data en open bron machine learning algoritmen, ons doel is om de controle van de kwaliteit op Wikipedia meer transparant, controleerbaar en eenvoudig experimenteren met” Wikipedia zei.

“Onze hoop is dat de ERTSEN in staat zal stellen kritische vooruitgang in hoe we het doen kwaliteitscontrole—veranderingen, die zowel voor de controle van de kwaliteit werk efficiënter en Wikipedia een meer uitnodigende plek voor nieuwe redacteuren.”

Wikipedia is het testen van de dienst met meer dan een dozijn gereedschappen voor het bewerken en het zegt het al kloppend de state of the art systemen in de nauwkeurigheid van de voorspellingen.

De volgende fasen van de ERTSEN bij de ontwikkeling zijn het ondersteunen van meer wiki ‘ s, automatische categorisatie van de bewerkingen en de afwijking detectie.