沒有知道萬無一失的方法，如果一個人的口頭上說假話，但科學家已經開發出一種工具，它似乎在判斷寫的謊言非常準確。通過機器學習和文本分析，他們能夠準確地識別虛假搶劫報告，以便該工具正在向西班牙各地的警察局推出。
來自卡迪夫大學和馬德里查理三世的計算機科學家開發了名為VeriPol的工具，專門用於搶劫報告。他們在今年早些時候發表在“ 基於知識的系統 ” 雜誌上發表的論文中描述了他們如何在西班牙國家警察的1000多起警方搶劫報告中訓練了一個機器學習模型，包括那些被稱為虛假的警察。2017年6月在穆爾西亞和馬拉加進行的一項試點研究發現，一旦VeriPol發現一份報告很可能是虛假的，那麼在索賠人面臨進一步質詢後，其中83％的案件被關閉。總共有一週內檢測到64份錯誤報告。
VeriPol通過使用算法來識別語句中的各種特徵，包括所有形容詞，動詞和標點符號，然後在虛假報告中查找模式。根據卡迪夫大學的一份聲明，假搶劫報告更可能更短，專注於被盜財產而不是搶劫本身，沒有關於攻擊者或搶劫的細節，也缺乏證人。
總而言之，這些聽起來像人類可以識別的常識特徵。但是，人工智能證明在無情地掃描報告和識別模式方面更有效，至少與歷史數據相比：通常，警察在6月份的一週內在馬拉加檢測到12.14份錯誤報告，在穆爾西亞檢測到3.33。
當然，這並不意味著該工具是完美的。卡迪夫大學計算機科學與信息學院的Jose Camacho-Collados博士的研究報告的合著者說：“你的模型開始識別虛假陳述，據報道事件發生在後面或者侵略者戴頭盔的地方。” ，在一份聲明中說。對於那些真正被後面搶劫的人或戴頭盔的人來說，運氣不好。
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