휴 피켄스는 다마스쿠스에있는 게이 소녀 조지아에서 중년 남자로서 자신을 계시 때 "기억 나니? 씁니다 많은 전기 정보를 요구하지 않습니다 트위터, 같은 플랫폼에서, 그것은 (그리고 재미가!) 가짜에 걸릴 쉽게 다른 사람이 있지만 지금은 언어 연구자 전적으로 그들이 짹짹 선택 140 캐릭터를 기반으로 tweeter의 성별을 예측 할 수 알고리즘을 개발했습니다. 연구는 여자가 남자보다 다른 언어를 사용하는 아이디어에 따라 달라집니다. "짹짹의 단순한 사실을 느낌표이나 웃는 얼굴을 포함하는 확률이 여자 예를 들어, tweeting되었습니다 것을 의미, '데이비드 슬레이트 자르는 연장이보고합니다. 다른 연구 여성 이모티콘, 약어, 반복 문자와 남성보다 더 많은 애정의 표현을 사용하는 경향이있다 면요, 이러한 연구 결과를 보강 해주 그리고 언어 학자도 사랑 하 - 하, 귀엽고, OMG,와, 하하하, 행복, 여자, 머리, 롤, 남편, 그리고 초콜릿을 포함하여 여성에 의해 더 자주 사용하는 성별 괴상한 단어의 목록을 개발했습니다. 현저하게, 심지어 경우에만 한 짹짹와 함께 제공, 프로그램이 제대로 성별에게 시간의 65.9 %를 식별할 수 있습니다. (PDF). 프로그램으로 입증된 방법 성공에 따라, 그것은 광고 타겟팅 또는 사회 언어학 연구에 사용할 수 있습니다. "
이 이야기의 자세한 내용을 Slashdot에에 있습니다.
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