（網(wǎng)易智能  英文來源/Engadget 編譯/機器小易 校對/晗冰）如果你使用過網(wǎng)絡(luò)，你就會知道，找到禮貌對話是一項真正的挑戰(zhàn)。無論是在Youtube、Facebook、Twitte還是你最喜歡的新聞網(wǎng)站上，很多流氓式人物都能主導(dǎo)并破壞對話。今天，Alphabet旗下公司Jigsaw宣布，它正在利用機器學習來解決這一問題。今天發(fā)布的Perspective是一種應(yīng)用機器學習的“早期”技術(shù)，其能夠識別網(wǎng)絡(luò)上的“有毒”評論。此外，媒體可以通過開放的API接口，將這項技術(shù)加入到他們的網(wǎng)站上，從而為其能帶來更好的對話。

 

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　　為了通過機器學習訓練Perspective，Jigsaw收集了成千上萬的評論，這些評論都被評論家認為是有害的。隨后，機器學習軟件會查看其他評論，并根據(jù)相似點來打分。就像所有的機器學習系統(tǒng)一樣，每次當它發(fā)現(xiàn)新的有害評論，或者當我們引導(dǎo)和糾正其識別的可能錯誤的東西時，Perspective就會變得更聰明、更準確。　　

　　Jigsaw不僅在自己公司的實驗室里對Perspective進行測試和訓練，該公司表示，它已經(jīng)與紐約時報合作，對其進行測試。目前，紐約時報有一些專職管理員，他們會在發(fā)布前查看每條評論；該團隊每天要查看大約1.1萬條評論。但這種人工審查意味著，該媒體只對大約10%的故事開放評論。通過與Jigsaw的Perspective合作，紐約時報的審查團隊可以更快地發(fā)布評論，同時也能夠?qū)Ω嗟奈恼麻_放評論。

　　Perspective并不是Jigsaw的唯一工具， Jigsaw還有不少產(chǎn)品能夠規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)秩序。去年，該公司允許任何新聞機構(gòu)注冊使用Project Shield，這是一種抵御攻擊的工具。盡管這些工具很有用，但Perspective可能會影響到人們每天瀏覽出版物和新聞網(wǎng)站的方式。希望紐約時報和Jigsaw能夠分享一些數(shù)據(jù)，從而揭示Perspective是如何對網(wǎng)站評論產(chǎn)生影響的。