John Bohannon de Primer ha estado descubriendo el trabajo y las contribuciones de las personas gracias a un sistema de aprendizaje automático creado en Primer. "Hace esto tanto como lo haría un humano, si un humano pudiera leer 500 millones de artículos de noticias, 39 millones de artículos científicos, toda Wikipedia, y luego escribe 70, 000 resúmenes biográficos de científicos ". La razón por la que esto es noticia es porque probablemente nunca sabrías acerca de sus contribuciones al frecuentar Wikipedia, pero sabe una forma de solucionarlo.

Wikipedia parece tener un problema de género, para uno. Es una cuestión de subrepresentación. Y ahora, el sistema de aprendizaje automático en una puesta en marcha de IA ha mostrado cómo podría abordar la situación.

Primer está en las noticias. El sistema Primer se entrenó en revistas académicas. La herramienta para llenar la brecha de género se llama Quicksilver. Puede detectar a muchas científicas pasadas por alto sin presencia en Wikipedia. Cory Doctorow en Boing Boing dijo que el 18% de las entradas biográficas de Wikipedia eran sobre mujeres y que la gran mayoría de los wikipedistas eran hombres.

El proceso de mostrar todo implicó 30, 000 entradas de Wikipedia para crear un modelo que le permitió identificar características que hacen que un científico sea digno de mención para su inclusión enciclopédica. Luego, minó el motor de búsqueda académico Semantic Scholar para identificar 200, 000 autores de artículos científicos.

Tom Simonite dijo en Cableado :"Sólo el 18 por ciento de sus biografías son de mujeres. Las encuestas estiman que entre el 84 y el 90 por ciento de los editores de Wikipedia son hombres".

Realmente, si captas la historia en Cableado , la corrección de género es parte de la historia más grande de Quicksilver en busca de brechas desagradables.

En el panorama general, escribió Bohannon en su blog, "Nuestro objetivo es ayudar a la comunidad de investigación de datos abiertos a crear mejores herramientas para mantener Wikipedia y Wikidata, comenzando por el contenido científico.

(Además, "Quicksilver no solo detecta a las personas que se pasan por alto y genera borradores de artículos. También se puede utilizar para mantener las entradas de Wikipedia e identificar cuándo no se han actualizado durante un tiempo, "dijo James Vincent en El borde .)

Entonces, cual es la solucion Tenga en cuenta que Primer no se trata de reparadores automáticos. Dijo Simonita, "No planea permitir que Quicksilver agregue de forma autónoma al sitio". Cableado citó el CEO de Primer, Sean Gourley. "Siempre hay humanos en el circuito". Ciencia popular dijo, "Quicksilver descubre científicos que deberían tener artículos de Wikipedia sobre ellos y escribe un primer borrador".

Su trabajo continúa. Bohannon dijo que han estado probando y mejorando en silencio Quicksilver durante meses. "Incluso antes de que finalizáramos el componente de generación de texto, Quicksilver se utilizó en tres ediciones de Wikipedia en inglés para mejorar la cobertura de mujeres científicas. (¡Gracias a 500 mujeres científicas por colaborar e inspirarnos!) "Dijo que describirán su arquitectura en detalle en publicaciones futuras.

Mientras tanto, escribió Simonite, "La comunidad notoriamente puntillosa de Wikipedia probablemente mantendrá una estrecha vigilancia sobre el contenido generado con la ayuda de Quicksilver. Una pregunta es si esta herramienta destinada a corregir los puntos ciegos tiene algún punto ciego propio".

© 2018 Tech Xplore