بررسی ایراد الگوریتم جدید ویرگول در تشخیص محتوای انگلیسی
در روزهای اخیر، تجربهای شخصی از انتشار یک مقالهٔ آموزشی به زبان انگلیسی در ویرگول داشتم که منجر به برچسبگذاری اشتباه آن بهعنوان «محتوای تبلیغاتی» شد. این مقاله صرفاً شامل نکات فنی و تجربیات برنامهنویسی بود و هیچگونه تبلیغ، معرفی محصول، یا لینک تجاری در آن وجود نداشت. حتی از تگ یا دستهبندی خاصی نیز استفاده نشده بود.
با این حال، الگوریتم جدید ویرگول بهصورت خودکار این محتوا را تبلیغاتی تشخیص داد و محدودیتهایی بر آن اعمال کرد. این اتفاق، نهتنها برای من بلکه برای بسیاری از نویسندگان فنی و آموزشی که به زبان انگلیسی تولید محتوا میکنند، میتواند نگرانکننده باشد.
---
تحلیل فنی و احتمالات الگوریتمی
بهنظر میرسد الگوریتم جدید ویرگول در تشخیص زبان، ساختار متن، و نوع محتوا دچار ضعفهایی است:
- حساسیت بیشازحد به زبان انگلیسی: هر محتوای انگلیسی، حتی اگر آموزشی یا تجربی باشد، بهعنوان تبلیغ در نظر گرفته میشود.
- عدم تشخیص زمینهٔ تخصصی: استفاده از واژههایی مانند "code"، "Python"، یا "programming" ممکن است بهاشتباه بهعنوان نشانهٔ تبلیغ دورههای آموزشی تلقی شود.
- نبود هوش مصنوعی تطبیقی: الگوریتم فعلی توانایی درک معنای متن و تشخیص نیت نویسنده را ندارد و صرفاً بر اساس الگوهای سطحی تصمیمگیری میکند.
---
پیشنهاد برای بهبود
اگر ویرگول قصد دارد فضای تولید محتوای تخصصی و چندزبانه را حفظ و تقویت کند، پیشنهاد میشود:
1. بازنگری در الگوریتم تشخیص تبلیغات با در نظر گرفتن زمینهٔ تخصصی و نوع محتوا
2. افزودن امکان اعتراض یا بازبینی دستی برای نویسندگانی که محتوایشان بهاشتباه برچسبگذاری شده
3. استفاده از هوش مصنوعی واقعی و یادگیرنده برای تحلیل دقیقتر و منصفانهتر محتوا
---
نتیجهگیری
برچسبگذاری اشتباه یک مقالهٔ آموزشی بهعنوان تبلیغ، نهتنها باعث بیاعتمادی نویسنده میشود، بلکه اعتبار پلتفرم را نیز تحتتأثیر قرار میدهد. امید است تیم توسعهٔ ویرگول با دریافت بازخوردهای کاربران، در مسیر اصلاح و ارتقاء الگوریتمها گام بردارد.
---
