Google'ın büyük hareketi: arama tamamen yapay zeka tabanlıdır ve anahtar kelimeler olmadan kolayca "rezervasyon" yapabilirsiniz
Kaynak: Google Araştırması
Xin Zhiyuan Rehberi Dün, Google "Talk to Books" ve Semantris adlı bir oyun yayınladı. Bunların her ikisi de doğal dilde metin anlayışına dayalıdır ve kullanıcılar anahtar kelimeler yerine anlambilime dayalı arama işlevlerini uygulayabilir. Bu yenilikler, "dili bir vektör uzayında temsil etme" fikrinin genişlemesinden ve kelime vektör modellerinin geliştirilmesinden kaynaklanmaktadır.
Gelecekteki aramalarda anahtar kelime girmeniz gerekmeyebilir, sadece fikirlerinizi doğrudan ifade edin.
Google dün gece büyük bir hamle yaptı: çevrimiçi olun Anlamsal Deneyimler Web sitesi, web sitesinin iki özel işlevi vardır, biri " Kitaplarla Konuşun "(Liaoshu?), Birinin adı Semantris Anlamsal ilişki oyunu.
Bu iki büyük hamle şuna dayanmaktadır: Doğal dilde metin anlayışı Kullanıcılar, arama işlevini anahtar kelimeler yerine anlambilim ile gerçekleştirebilirler.
Son birkaç yılda, doğal dil anlayışı çok gelişti, bunun nedeni kısmen Kelime vektörleri mi Algoritmanın geliştirilmesi, algoritmanın gerçek dil kullanım örneklerine dayalı olarak kelimeler arasındaki ilişkiyi anlamasını sağlar. Bu vektör modelleri, anlamsal olarak benzer ifadeleri, kavramlar ve diller arasındaki denklik, benzerlik veya alaka düzeyine dayalı olarak benzer noktalara eşler. Geçen yıl Google, Gmail'in akıllı yanıtlarını iyileştirmek için dilin hiyerarşik vektör modellerini kullandı.
"Kitaplarla Konuşun" olduğunda, yalnızca belirsiz kelime dağarcığı girmeniz gerekir ve algoritma modeli, konuşmada eşleşecek en olası kitabı bulmak için 100.000'den fazla kitaptaki her cümleyi arayarak önceki kitap başlığından kurtulacaktır Veya yazarın nasıl aradığını.
"Semantris" bir kelime anlamsal ilişkilendirme oyunudur.Bir kelime girildiğinde oyun ekrandaki tüm kelimeleri puanlayacaktır, bu basit ve eğlenceli.
Bu blog, ünlü fütürist Google Araştırma Mühendisliği Direktörü Ray Kurzweil ve Ürün Müdürü Rachel Bernstein tarafından yayınlandı. Blog adresi:
https://research.googleblog.com/2018/04/introducing-semantic-experiences-with.html?m=1
Oyun deneme adresi:
https://research.google.com/semantris/
Google ayrıca, bu örneklerde kullanılan modelleri ayrıntılı olarak anlatan "Evrensel Cümle Kodlayıcı" adlı makaleyi yayınladı. Ek olarak, Google Anlamsal Deneyimler web sitesi, diğer araştırmacıların deneyebilmesi için TensorFlow platformunda önceden eğitilmiş bir model de sağlar.
Anahtar kelime kullanmaya gerek yok, kolayca "Liaoshu" ya gidin
"Kitaplarla Konuş", kullanıcıların makine öğrenimiyle eğitilmiş bir algoritma ile sohbet etmesine olanak tanır ve bu, ilgili bölümlere insanlar tarafından yazılan metinlerden yanıtlar bulabilir.
"Kitaplarla Konuş" çok basittir: yalnızca bildirim cümle veya sorgulayıcı bir cümle olabilen bir cümle girmeniz gerekir ve ardından "Kitaplarla Konuş", kitapta karşılık gelen cümleyi anahtar kelime eşlemesinden tamamen bağımsız olarak bulacaktır.
Örneğin, "Gökyüzü neden mavi?" Diye sorarsanız, birçok farklı cevap alırsınız, bu cevaplar açık metin olarak gösterilir ve konuyla ilgili kitaplardan gelir.
Bu yaklaşım geçmişte standart Google anahtar kelime aramalarını kullanma şeklini değiştirdi ve bağlantılara tıklamaya ve makaleleri veya web sayfalarını ayrıştırmaya gerek kalmadı.
Ek olarak, "Talk to Books" un Web arayüzü çok temiz ve mükemmeldir (teklif sıralaması olan küçük tıbbi reklamlardan bahsetmeye bile gerek yok).
Kurzweil ve Berstein dedi ki, Bu model, cümleleri analiz etme ve iyi bir yanıtın neye benzeyebileceğini anlamayı öğrenme gibi 1 milyar benzer eğitim aldı. "Sorunuzu sorduğunuzda (veya bir açıklama yaptığınızda), bu araçlar 100.000'den fazla kitaptaki tüm cümleleri arayacak ve cümle düzeyinin anlamsal anlamına göre girdinize yanıt veren cümleleri bulacaktır. Girdikleriniz ve elde ettikleriniz arasındaki ilişki için önceden tanımlanmış kurallar yoktur.
Ancak, "Kitaplarla Konuş" mükemmel değildir. TheVerge, bu aracın orijinal gerçek soruları yanıtlamak için daha uygun olduğunu, ancak karmaşık jeopolitik meseleler veya modern kültürel ve tarihi öneme sahip konularla uğraşırken iyi performans göstermediğini bildirdi.
Ancak basit bir Web aracı olarak Google, bu teknolojinin Gmail Akıllı Yanıt gibi ürünleri geliştirmeye yardımcı olabileceğini ve kitaplarla konuşmanın Web'de doğal ve anlamsal bir şekilde arama yapmanın ilginç bir yolu olduğunu söyledi. Daha da önemlisi, yapay zeka ortaya çıkardığımız neredeyse tüm sorunları ele alacak kadar gerçekten olgunlaştığında gelecekteki arayüzün nasıl görüneceğini anlamamızı sağlıyor.
Semantris: Küçük bir beyin açma ve farklı düşünme oyunu
"Liaoshu" ile başlatılan, esas olarak kullanıcıların kelime ilişkilendirme yeteneklerini test eden Semantris adlı bir oyundur.
Örneğin, 10 sözcüğün üstüne "Yatak" sözcüğünü koyarsanız, yanıt olarak "Uyku" yu düşünebilirsiniz. Semantris bu 10 kelimeyi sıralayacak ve yatak ile uyku arasındaki anlamsal ilişki ile listedeki diğer kelimeler arasındaki ilişkiyle karşılaştıracak ve sonunda puanlayacaktır.
Şunu da belirtmek gerekir ki, birçok Google deneyleri aynı zamanda şirketlerin kullanıcı verilerini toplamasına yönelik yöntemlerdir.Kullanıcılara metin ilişkileri hakkında zengin bilgi sağlayarak, bilgi teknolojisinin gelişmesine yardımcı olur. Bu Semantris'in durumu gibi görünüyor, ancak yine de oyunlar kendi yeteneklerinizi test etmenin ve yazılımın kelimeler arasındaki bağlantıları nasıl değerlendirdiğini görmenin ilginç bir yoludur.
Ayrıca tetris benzeri bir oyun oynayabilirsiniz, bu da ekrandaki metin bloğunu temizlemek için metin girmenize olanak tanır.Yazılım, renkli kare üzerindeki metin ile girdiğiniz metin arasındaki metni kendi varsayımlarınıza göre ayarlayabilir. Arasında hangi bağlantı kurulur.
Modelleme yöntemi
Google'ın kullandığı yöntem, "dili bir vektör uzayında temsil etme" fikrinin bir uzantısıdır. Yöntem, daha büyük dil blokları (tam cümleler ve küçük paragraflar gibi) için vektörler oluşturmaktır. Dil kavramsal hiyerarşilerden oluştuğundan, vektörler oluşturmak için bir modül hiyerarşisi kullanırız ve her modül, farklı zaman ölçeklerindeki dizilere karşılık gelen özellikleri dikkate alır. Doğru şekilde antrenman yapıp ardından doğru "soruyu" sorarsanız, Alaka düzeyini, eş anlamlıları, zıt anlamlıları, kısmi genel ilişkileri, homografileri ve diğer birçok ilişki türünü temsil etmek için vektör alanı dil modellerini kullanın . Google bu yöntemi "Akıllı Yanıt için Etkili Doğal Dil Yanıtı" başlıklı makalede açıkladı.
kağıt:
Evrensel Cümle Kodlayıcı: https://arxiv.org/abs/1803.11175
Akıllı Yanıt için Etkili Doğal Dil Yanıtı: https://arxiv.org/abs/1705.00652
Topluluğa katıl
Xinzhiyuan AI teknolojisi + endüstri topluluğunun işe alımında, AI teknolojisi + endüstri uygulamasına ilgi duyan öğrenciler, gruba katılmak için küçük bir WeChat hesabı ekleyebilir: aiera2015_1; incelemeyi geçtikten sonra gruba katılmaya davet edeceğiz. Topluluğa katıldıktan sonra grubu değiştirdiğinizden emin olun Açıklamalar (isim-şirket-pozisyon; profesyonel grup incelemesi katıdır, lütfen anlayın).
