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谷歌人工智能新突破:让你用AI来玩文字游戏

Yesky软件频道 2018. 04. 17 作者:嘉文 责编:嘉文
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  近日,谷歌在AI上又有新成果,它成立了一个语意体验网站,其中有趣的一个应用是:Talk to Books。这个功能可以让人们以自然语言与超过10万本的书籍进行交流,另一个Semantris则是一个词汇联想的游戏,它会指定一个词作为题目,使用者所输入的字有越高关联性,分数就会越高。这两个都是基于自然语义的理解,用户能凭语义而不是关键词就实现相关的搜索功能。

  近年来人工智能对自然语义的理解力大大增加,源于词向量(word vectors)的发展,因为它让AI根据实际的使用来评估词与词之间的关联性,同时,谷歌也利用数十亿行的对话来训练AI,模拟进入真实的人类对话,在Semantic训练中,AI会将使用者输入的文字当作开放式陈述,同时在数据库中寻找相应的回复。

  例如,在Talk to Books中,当使用者输入一个问题时,AI就会从近10万本书中找到可能有关的文字与章节。谷歌强调,虽然Talk to Books是以搜索的形式呈现,但它所使用的技术与搜索引擎是截然不同的,因为它是利用AI来找出可能的回应,而并不是基于各种精细的标准打造的搜索引擎。

  比如,人们可以在搜索引擎中输入主题或者是作者,但在Talk to Books中可以输入句子或问题,相比之下,后者是个更有创意的工具,因为它是根据整个句子的语义进行搜索,比如,你问“为什么大海是蓝色的?”你将得到很多不同的答案,这些答案都是在文本中显示出来的,并且,显示是来源于关于这个主题的书籍,因此,有时可能会得到出乎预料的回复,或者找到从未发现过的作者或书籍。

  Semantris则是基于同一个技术的词语联想游戏,使用者可以输入游戏中指定词的关联性词,例如题目是“Moon”,那不管是输入“Sun”、“Night”等有关联的词都可以得分,但分数有所不同,另一个是消积木游戏,只要输入与积木中的词相关的字词或句子,就可消掉同色积木。

  除了上述应用之外,开发人员可参考谷歌的报告“Efficient Natural Language Response for Smart Reply”,开发者也可以用TensorFlow模型打造出自己的语义体验,例如分类、相似性、白名单应用或是类似Talk to Books的其他语义搜索服务等。

作者:嘉文责任编辑:嘉文)
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