นักวิจัยใช้วิธี Machine Learning อ่

นักวิจัยใช้วิธี Machine Learning อ่านคำหยาบตามข่าวต่างๆ แต่ความหยาบคายไม่ได้มาจากตัวคำอย่างชัดเจน การใส่ร้ายป้ายสีอาจไม่มีคำหยาบปะปนอยู่เลย สิ่งนี้เป็นอุปสรรคชิ้นใหญ่ของ Machine Learning ในการเรียนรู้มาตลอด คณะวิจัยจึงให้ Machine Learning เรียนรู้ประโยคที่มนุษย์อ่านแล้วรู้ว่ามันคือถ้อยคำแสดงความหมายหยาบคาย แต่ไม่มีคำหยาบอย่างชัดเจน

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

The researchers used a method based on Machine Learning, read the news, but a rough, vulgar, not from the words clearly. The slander may be no profanity campsites. This is a big piece of Machine Learning obstacles in learning throughout. The Board, therefore, research Machine Learning to learn the sentence the human reader, know that it is a word meaning vulgar display, but no profanity clearly.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Researchers using Machine Learning to read words on the news. But rudeness is not from the words clearly. The defamatory words are not mixed at all. This barrier is a big piece of the Machine Learning to learn throughout. Research Machine Learning to learn is to read a sentence that man knows it is vulgar words connote. But no words clearly

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Researchers used the way Machine Learning read speech on the news. But impudently not from one words clearly. Mudslinging may not pejorative mixed in. This impedes a large piece of Machine Learning in learning all the time. Researchers are Machine Learning learn sentences that humans read and know that it is the words meaning show rude. But no dirty words clearly.