Makine okuduğunu anlama ilk kez insanları geride bıraktı ve bulut, teknolojik doğal dil işlemenin kaydını yaptı
Go, satranç ve oyun alanlarında akıllı sistemler insanları geride bıraktı. Ancak okuma yoluyla anlama ve bilgi edinme açısından, akıllı sistemler daha önce çok çalışıyorlardı, ancak geçemediler. Ancak bu durum artık değişti.
8 Mart'ta Yuncong Technology ve Shanghai Jiaotong Üniversitesi ortaklaşa, doğal dil işlemede (NLP Neuro-Linguistic Programming) büyük bir atılım gerçekleştirdiğini duyurdu. Zirveye tırmandı ve dünyanın insan sıralamasını aşan ilk modeli oldu.
(Bu makaledeki resimler daha büyük resimleri görmek için tıklanabilir)
Makalede, Yuncong Technology ve Shanghai Jiaotong Üniversitesi, orijinal DCMN algoritmasına dayalı yeni bir model önerdi; bu, makine okumayı anlama doğruluğunu% 4,2 artırdı ve lise test sorularında ilk kez insanları geride bıraktı. % 69.8, sıradan insanlar% 69.4'tür.
Bu, ilk kez bir yapay zeka sisteminin derin okuduğunu anlama konusunda insanları geride bıraktığı anlamına geliyor. Yuncong Technology, Çin Bilimler Akademisi'nin Chongqing Araştırma Enstitüsü'nde inkübe edilen, bilgisayarla görü ve yapay zekaya odaklanan yüksek teknoloji ürünü bir kuruluştur.
Makineler okuduğunu anlama konusunda ilk kez insanları geride bıraktı
RACE, yaklaşık 28.000 makale ve yaklaşık 100.000 soru içeren, ortaokul sınav sorularından türetilen büyük ölçekli bir okuduğunu anlama veri setidir. Formatı İngilizce testindeki okuduğunu anlama (çoktan seçmeli soru) ile benzerdir.Bir makale verildiğinde, makaleyi okuyup anlayarak (Pasaj), soru için dört seçenekten doğru cevabı seçin (Soru) (Cevaplar) . Bu soru tipine verilecek doğru cevabın direkt olarak makaleye yansıması gerekmez.Makaleyi sadece semantik seviyeden anlayabilir, makaledeki ipuçlarını ve bağlama göre muhakeme yaparak doğru cevabı seçebilirsiniz. Önceki çıkarımlı okuduğunu anlama ile karşılaştırıldığında, algoritma gereksinimleri daha yüksektir ve "derin okuduğunu anlama" olarak kabul edilir.
Doğru cevap makaledeki kelimeleri cevaplamak için doğrudan kullanmadığından, cevap doğrudan makaleden alınamaz. Bu nedenle akıllı sistem, soruyu doğru cevaplayabilmek için makaleyi anlamsal düzeyde derinlemesine anlamalıdır.
The Paper'a göre, Yuncong Technology ve Shanghai Jiaotong University tarafından bu kez tasarlanan DCMN algoritması, bu mekanizma üzerine yapılan keşif araştırmalarına dayanan P, Q ve A arasında bir eşleştirme mekanizması olan Dual Co-Matching Network'dür. Çeşitli P, Q ve A kombinasyonları altındaki eşleştirme stratejileri tartışılmıştır.
Ayrıca P ve A arasındaki eşleşmeye ek olarak Q ile A, P ve Q arasında eşleşme ve farklı eşleşmelerden elde edilen eşleşen vektörlerin kombinasyonları da olabilir.Bu farklı eşleşmeler ve kombinasyonlar farklı eşleşmeler oluşturur. Strateji. Cloud, bu kez Bilim ve Teknoloji ve Jiaotong Üniversitesi tarafından gönderilen makalelerden yedi farklı eşleştirme stratejisi üzerinde deneyler yaptı ve daha uygun bir eşleştirme stratejisi buldu.
Akıllı sistem ne zaman okuyup anlayacak?
Bilim kurgu filmi "She" de anlatılan sahneyi hatırlamalısınız: Bir yapay zeka işletim sistemi olan Samantha, kahramandan izin aldıktan sonra, e-posta bilgilerini okumasına, saklanması ve silinmesi gereken e-postaları özetlemesine ve mektubun taslağını değiştirmesine yardımcı oldu. Ayrıca kahramanıyla en sevdiği harf parçaları hakkında tartışabilirsiniz. Samantha aynı zamanda muazzam miktarda bilgi okuyarak kahramanı öğreniyor ve aynı zamanda internette büyük miktarda veri okuyarak dünyayı anlıyor.
Makine okumayı ve anlamayı öğrendiğinde, iş ve günlük işlerle daha etkili bir şekilde ilgilenmemize yardımcı olabilir. Bilim kurgu filmlerinin çok gelişmiş olduğunu ve bunları makine okumayı anlamak için bir satış noktası olarak kullanmak için henüz çok erken olduğunu söyleyebilirsiniz, ancak teknoloji şirketleri film sahnelerini gerçeğe dönüştürmek için çok çalışıyor.
Yuncong Technology'ye göre, şirketin mevcut araştırma sonuçları, uygulama alanında metin tanıma OCR / konuşma tanıma teknolojisi ile birleştirildiğinde, makinelerin insan metnini ve dilini daha iyi anlamasına yardımcı olacak ve hizmet alanında yaygın olarak kullanılmaktadır: şirketlerin yargılamasına yardımcı olmak için Müşteri riski, iç belge uyumluluğunu denetleyin, anlamsal düzeyde ilgili bilgileri arayın; sosyal yazılım ve öneri motoru yazılımındaki metin inceleme çalışmalarına yardımcı olun ve insanları sıkıcı manuel metin işlerinden kurtarın.
Bulut teknolojisine ek olarak, yerel iFLYTEK, yabancı Microsoft Allen Research, IBM, Salesforce, Facebook, Google, CMU (Carnegie Mellon University), Stanford University ve diğer küresel doğal dil işleme alanları Araştırmacıları, doğal dil anlayışının ilerlemesini desteklemek için birlikte çalışıyorlar.
