-
Sándorné Szatmári: Szerintem beszűkül a gondolkozás féleségek korábbi sokasága, míg a tere, ahol keresgélni l...2024. 03. 25, 09:02 Hogyan alakul át az olvasás?
-
Sándorné Szatmári: Ezek a modellek tehát (micsoda véletlen) fékezik a "féknyúz" terjedését ..? :)2024. 03. 12, 18:39 Álhírek felsimerése nyelvi modellek...
-
Sándorné Szatmári: @cikk: Véleményem eltekintve a konkrét (pl. összeesküvés) példától: -Működő nyelvelméleti ...2024. 03. 10, 09:31 Titkos víziók vagy vizionált titkok?...
-
Sándorné Szatmári: A cikk szerint a nyelv fontos jellemzője, hogy a szavak jelentése kommunikációs helyzeteke...2024. 03. 01, 09:37 Diszkriminált állatok
-
Sándorné Szatmári: @szigetva: Amit írsz, nyilván én is észre veszem.. A jelentés és tartalom ugyanakkor rávil...2024. 02. 23, 21:02 Nyelvek születése és terjedése
Kálmán László nyelvész, a nyest szerkesztőségének alapembere, a hazai nyelvtudomány és nyelvi ismeretterjesztés legendás alakjának rovata volt ez.
- Elhunyt Kálmán László, a Nyelvész, aki megmondja
- Így műveld a nyelvedet
- Utoljára a bicigliről
- Start nyelvstratégia!
- Változás és „igénytelenség”
Kálmán László korábbi cikkeit itt találja.
Ha legutóbb kimaradt, most itt az új lehetőség!
Ha ma csak egyetlen nyelvészeti kísérletben vesz részt, mindenképp ez legyen az!
Finnugor nyelvrokonság: hazugság
A határozott névelő, ami azt jelenti, hogy ‘te’
Az oroszok már a fejünkön vannak!
egueguegueguegu-eguegueguegueguegu...
A gépek megint legyőzték az embert: hang alapján jobban eldöntik, mint az emberek, hogy milyen a hangulatunk.
Még egy pont a gépeknek – így vezeti fel a New Scientist cikke a hírt: a University of Rochester in New York kutatói által fejlesztett új program sokkal magabiztosabban meg tudja mondani, hogy érzi magát a beszélő. A program egyébként messze nem az első ilyen alkalmazás: számos megoldás foglalkozik emberi érzelmek detektálásával. Az újdonság a kutatók szerint az, hogy programjuk lényegesen jobb eredményeket ért el, mint egy nagyszámú, emberi kontrollcsoport.
(Forrás: Personal Robots Group - MIT Media Lab)
A Na Yang és Emre Eskimez által vezetett kutatásban hétszáz hangfelvételt kellett elemezni. A 138 fős emberi kontrollcsoport és a gép számára azt a feladatot jelölték ki, hogy próbálják megbecsülni a boldogság, a szomorúság, a düh, az undor, a félelem és a közömbösség szintjét a felvételeken hallható beszélők esetében.
A program a beszélők érzelmeit 72 százalékos pontossággal találta el, míg a kontrollcsoport tagjai – akik minden tíz beszédminta feldolgozásáért ötven centet kaptak – csak hatvan százalékban voltak sikeresek. Ráadásul a program nem csak az érzelem azonosításában volt sikeres, de azt is jobban azonosította az embereknél, ha az adott hangfelvételen nem lehetett pontosan azonosítani a keresett érzelmeket. Ha ezeket a program elhagyhatta, a pontossága máris 85 százalékos volt – ez pedig egyedülálló.
Az oldal az ajánló után folytatódik...
A kutatók a későbbiekben az érzelmek a szülő–gyermek kapcsolatokra gyakorolt hatását kívánják vizsgálni a programmal. A kutatócsoport pszichológusa, Melissa Sturge-Apple már meg is kezdte családi beszélgetések rögzítését – ha e beszélgetések során is jól teljesít a program, a tervek szerint érzelem-detektáló mikrofonokkal szerelik fel majd egyes emberek lakásait, hogy így elemezhessék a családi beszélgetéseket.
A kutatókat egyébként nem érte meglepetésként, hogy a számítógép jobban teljesített a hang alapján történő érzelemazonosításban. „Az érzelmek detektálása az ember számára egy multimodális feladat” – nyilatkozta Ani Nenkova, a University of Pennsylania kutatója. Az emberek nehezen azonosítják az érzelmeket kizárólag a hang alapján. Saját kutatásai szerint ahhoz, hogy megbízhatóan azonosítsuk az érzelmeket, képi információra is szükségünk van.