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。

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