Новостной контент: 4 новые технологии

1. Google борется с фейковыми новостями

Ранее примерно в 0,25% случаев в поисковую выдачу Google попадали недостоверные материалы и сфабрикованные новости. Они не соответствовали ожиданиям пользователей и мешали найти нужную информацию. В конце апреля Google запустил новый алгоритм, благодаря которому в выдачу должно попадать меньше фейковых сообщений, а количество низкокачественной информации в поиске должно сократиться. Google теперь владеет базой страниц с недостоверной информацией, используя которую автоматически распознает материалы, похожие на ложные.

izuuzhi5wdq

2. Facebook тоже борется с фейковыми новостями

В марте Facebook начал помечать подозрительные новости восклицательным знаком и подписью «спорное утверждение». В отличие от Google проверка новостей на достоверность ручная — модерируют и рассматривают жалобы пользователей представители компаний Politifact и Snopes.

Кстати, в середине марта правительство Германии разработало законопроект, который позволит штрафовать Facebook и Twitter на сумму до 50 млн евро за несвоевременное удаление ложных новостей и пропаганду терроризма. Министерство юстиции страны крайне недовольно тем, как соцсети модерируют контент. Ну а вообще критика Facebook за публикацию недостоверных сообщений началась во время президентской компании в США. После этого Facebook пообещал взяться за решение проблемы.

3. Facebook: подписка на новости по темам

В Facebook скоро можно будет подписываться не только на конкретные страницы, но и на новости по интересующим темам.
Таким образом в ленту пользователя будут попадать новости тех страниц, на которые он не подписан, но материалы которых могут быть для него потенциально интересными. Пользователи получат разнообразие источников контента и полную картину новостей по интересующей теме, компании и паблики — возможность бесплатно донести информацию до новой целевой аудитории.

4. Salesforce : искусственный интеллект кратко перескажет статью

Новый сервис от разработчика CRM-платформы Salesforce создает саммари длинных текстов. Алгоритм использует нейронные сети и для точности одновременно задействует два метода машинного обучения. Принцип работы заключается в обобщении блоков текста и ключевых формулировок. Используя полученный опыт работы с текстами, после извлечения повторяющихся мыслей нейросеть анализирует контекст каждой фразы и интерпретирует ее. На выходе пользователь получает краткую выжимку большой статьи. На данный момент Salesforce работает с англоязычными текстами.

Ваши Checkboxes


 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *