Artykuł jest o tym, że jesteśmy tym co czytamy, a czytamy dużo śmieci, które są clickbaitami...
To stwierdziłem, że sprawdzę czy uda się może zrobić coś co będzie wykrywać clickbaity ;-)
Szybki skan po sieci zaprowadził mnie do projektu na GitHubie gdzie autor próbował coś takiego zrobić z machine learningiem i Pythone.
To zapędziłem do działania trochę Pythona i zrobiłem to co można znaleźć na moim GitHubie - ClickBaitDetector ;-)
Jest to wtyczka do Chrome, która przy "podejrzanych" artykułach dodaje ikonkę .
Czego efekty widać poniżej (trzeba otworzyć duży obrazek).
Na razie nie powiem by powalała dokładnością ;-) powiedziałbym, że trafiło w 1 przypadku, OK w 3. Z Kim Kardashian, z Chicago Cubs i niestety z Emmą Watson.
Jak na wynik ostatnich ~60 minut nie jest tragicznie, szczególnie, że cała klasyfikacja to sprawdzenie czy słowo częściej występuje wśród "dobrych" czy "złych" i później jeśli prawdopodobieństwo "złego" jest 2 razy większe niż "dobrego" to dodajemy ikonkę.... ale nawet nie ma normalizacji wyników priorów.... jeszcze ;-)
Ot taka ciekawostka ;-)
Podobne postybeta
ClickbaitDetector - to działa :-)
A może by odkurzyć AI? ;-)
Naiwny klasyfikator bayesowski nie jest jednak dobry do rozpoznawania clickbaitów ;-)
Logistic Regression wykrywa clickbaity lepiej od Bayesa ;-)
Czy jest dziś sobota? ;-)
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz