Дослідники Salesforce створили новий алгоритм для короткого викладу тексту


Співробітники компанії Salesforce розробили алгоритм для короткого викладу великих текстів. Навчання ПЗ точне виводити підсумки за наявною інформацією може мати велике значення в таких сферах, як медицина, право і наукові дослідження. Можливо, машинний аналіз текстів, виклад статей і наукових робіт комп’ютером скоро стане звичайнісінькою справою.

Принцип роботи алгоритму і його переваги

Каиминг Ксионг (Caiming Xiong), учений в компанії Salesforce, що займається проектом, стверджує, що отриманий алгоритм, хоч він і далекий від досконалості, може резюмувати новинні статті або надавати синопсис електронних листів клієнтів. У алгоритмі використовується відразу декілька підходів.

Система вчиться на прикладах хороших викладів (підхід навчання з учителем), але також використовує і інші технології при аналізі оригінального тексту і отриманого результату. Поєднання двох підходів дозволяє уникнути наявності в текстах занадто однотипних фраз, що є звичайною проблемою подібних алгоритмів.

Такий процес називається навчанням з підкріпленням. Він працює за принципом дресирування тварин, коли за якісне виконання завдання дається якийсь бонус. Цей підхід застосовується для навчання комп’ютерів більше комплексним завданням, наприклад, проходженню складних комп’ютерних ігор або управлінню роботами. Навчання з підкріпленням також є одним з ведучої технологією для створення діалогових інтерфейсів.

Комплексний аналіз мови є одним з найскладніших завдань для штучного інтелекту. Але рішення цієї задачі має величезний комерційний потенціал. Навіть обмежені можливості мовного інтелекту, наприклад, здатність аналізувати усні або письмові запити і відповідати на них з використанням складніших мовних засобів, могли б значно змінити досвід використання персональних комп’ютерів.

Джерело: MIT Technology Review

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *