BT

如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

斯坦福大学发布免费在线文本分析工具

| 作者 包研 关注 0 他的粉丝 发布于 2014年2月11日. 估计阅读时间: 2 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

斯坦福计算机科学家开发了etcML(Easy Text Classification with Machine Learning)网站,该网站通过机器学习引擎进行文本分析,目前该网站向所有人免费开放。

斯坦福大学官网对此进行了说明:etcML网站基于成熟的文本分析引擎,估计总体的情感倾向(是消极还是积极)。etcML项目负责人Richard Socher表示:

“我们想开发一套供普通人和研究人员使用的标准的机器学习技术,所有使用者都不需要编程能力。”

斯坦福大学候选博士研究生Rebecca Weiss表示:

etcML提供了一种简单的方式,对单词和短语所体现的观点进行分类。

我可以训练分类器,也可以对任何一段文本打上标签,实现这一切并不需要写一行代码。我还可以和记者或研究人员分享我的分类器。

斯坦福大学计算机语言学研究者Rob Voigt通过etcML对Kickstarter(一个创意方案众筹平台)上的项目进行评估。他发现,多使用“我们”、“我们的”这些复数代词能够提高项目宣讲成功的概率。Voigt表示:

“我们并没有声称我们的分析是决定性的,etcML分类范式提供了有价值的成功线索。”

斯坦福大学计算机科学博士生Chinmay Kulkarni使用etcML对2000名学生的简答题测验进行打分。此前,简答题打分是通过学生之间的互相打分完成的,平局每道题有4个学生进行打分。通过etcML打分后,平局每道题只需要3个或更少的学生打分。Kulkarni表示:

“我们获得了同样的精确度,同时减少了学生的负担。”

Kulkarni发布了这一项目的论文

Socher认为etcML能吸引许多人尝试有趣的语义分析项目并提供反馈,从而提升etcML背后的计算引擎。

值得一提的是,Andrew Ng(吴恩达)是etcML项目的顾问,他是斯坦福人工智能实验室的主管,也是在线公开课程平台Coursera的创始人之一。

评价本文

专业度
风格

您好,朋友!

您需要 注册一个InfoQ账号 或者 才能进行评论。在您完成注册后还需要进行一些设置。

获得来自InfoQ的更多体验。

告诉我们您的想法

允许的HTML标签: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p

当有人回复此评论时请E-mail通知我
社区评论

允许的HTML标签: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p

当有人回复此评论时请E-mail通知我

允许的HTML标签: a,b,br,blockquote,i,li,pre,u,ul,p

当有人回复此评论时请E-mail通知我

讨论

登陆InfoQ,与你最关心的话题互动。


找回密码....

Follow

关注你最喜爱的话题和作者

快速浏览网站内你所感兴趣话题的精选内容。

Like

内容自由定制

选择想要阅读的主题和喜爱的作者定制自己的新闻源。

Notifications

获取更新

设置通知机制以获取内容更新对您而言是否重要

BT