John Bohannon van Primer heeft het werk en de bijdragen van mensen ontdekt dankzij een machine learning-systeem dat bij Primer is gebouwd. "Het doet zoveel als een mens zou doen, als een mens 500 miljoen nieuwsartikelen zou kunnen lezen, 39 miljoen wetenschappelijke artikelen, heel Wikipedia, en schrijf dan 70, 000 biografische samenvattingen van wetenschappers." De reden dat dit nieuws is, is omdat je waarschijnlijk nooit van hun bijdragen zou weten door Wikipedia te bezoeken, maar hij weet een manier om dat op te lossen.

Wikipedia lijkt een genderprobleem te hebben, voor een. Het is een kwestie van ondervertegenwoordiging. En nu laat het machine learning-systeem bij een AI-startup zien hoe het de situatie kan aanpakken.

Primer is in het nieuws. Het Primer-systeem is getraind in wetenschappelijke tijdschriften. De tool voor het opvullen van genderkloven heet Quicksilver. Het kan menig over het hoofd gezien vrouwelijke wetenschapper herkennen zonder aanwezigheid op Wikipedia. Cory Doctorow in Boing Boing zei dat 18% van de biografische inzendingen van Wikipedia over vrouwen ging en dat de overgrote meerderheid van de Wikipedianen mannen waren.

Het show-all proces omvatte 30, 000 Wikipedia-vermeldingen om een ​​model te creëren waarmee het kenmerken kon identificeren die een wetenschapper opmerkelijk maken voor encyclopedische opname. Vervolgens, het heeft de academische zoekmachine Semantic Scholar gedolven om 200 te identificeren, 000 auteurs van wetenschappelijke artikelen.

Tom Simonite zei in Bedrade :"Slechts 18 procent van de biografieën zijn van vrouwen. Enquêtes schatten dat tussen de 84 en 90 procent van de Wikipedia-editors man is."

Werkelijk, als je het verhaal snapt Bedrade , de genderfixatie maakt deel uit van het grotere verhaal van Quicksilver op zoek naar lelijke gaten.

In het grotere geheel, blogde Bohannon, "Ons doel is om de open data onderzoeksgemeenschap te helpen betere tools te bouwen voor het onderhouden van Wikipedia en Wikidata, beginnend met wetenschappelijke inhoud.

(In aanvulling, "Quicksilver detecteert niet alleen individuen die over het hoofd worden gezien en genereert conceptartikelen. Het kan ook worden gebruikt om Wikipedia-items te onderhouden en te identificeren wanneer ze een tijdje niet zijn bijgewerkt, " zei James Vincent in De rand .)

Dus, wat is de oplossing? Merk op dat Primer niet over geautomatiseerde opknappers gaat. zei Simoniet, "het is niet van plan om Quicksilver ooit autonoom aan de site toe te voegen." Bedrade citeerde de CEO van Primer, Sean Gourley. "Er zijn altijd mensen in de lus." Populaire wetenschap zei, "Quicksilver ontdekt wetenschappers die Wikipedia-artikelen over hen zouden moeten hebben en schrijft een eerste versie."

Hun werk gaat door. Bohannon zei dat ze al maanden stilletjes aan het testen en verbeteren zijn van Quicksilver. "Zelfs voordat we de tekstgeneratiecomponent hadden voltooid, Quicksilver werd gebruikt in drie Engelse Wikipedia-edities om de berichtgeving over vrouwen in de wetenschap te verbeteren. (Bedankt aan 500 vrouwelijke wetenschappers voor hun samenwerking en inspiratie!)" Hij zei dat ze hun architectuur in toekomstige berichten in detail zullen beschrijven.

In de tussentijd, schreef Simonite, "Wikipedia's notoir nauwgezette gemeenschap zal waarschijnlijk de inhoud die is gegenereerd met de hulp van Quicksilver nauwlettend in de gaten houden. Een vraag is of deze tool, gericht op het oplossen van blinde vlekken, zelf blinde vlekken heeft."

© 2018 Tech Xplore