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机器人还学习第二语言, 这有助于提高自然语言技能

chinatopwin chinatopwin 2017-08-10 09:20:38
从 Alexa 和 Siri 到无数的聊天机器人和自动化的客户支持系统, 计算机正在学习说话。唯一的问题是计算机经常被混淆。

销售的一个研究团队已经想出了一个巧妙的方法来提高许多现代语言程序的性能, 也就是在训练算法之前教另一种语言来完成其他的任务。
在教会机器中保持连贯的对话仍然是人工智能领域的一大挑战, 因为为了清楚地理解口语或书面语言的含义, 有必要对世界有更广泛的理解或常识。
事实上, 机器学习系统的训练是两种语言之间的转换, 它可以自动传授搭配关系和适当的语境。当这个系统被用来作为训练的对话, 情感或包含文本在机器学习的检测系统, 其性能远远优于从头训练系统。
"我们正在使用机器翻译数据, 我们基本上是在教这个模型如何理解词汇和语境," 销售的首席科学家、机器学习和语言方面的专家理查德. 糖说。
这项工作是机器学习进步的一个例子, 人工智能系统的语言技能。许多计算机视觉系统采用基于某种形式的预训练的深层学习网络, 根据 Su Ge 的说法, 机器翻译可以提供类似的方式来指导自然语言系统。
销售是一家集销售、管理为一体的客户互动营销与业务在线平台, 通过爱因斯坦的平台提供了一系列的人工智能工具。一是自动分类电子邮件或聊天留言的情感工具, 另一种是员工根据自己以前的活动来追求潜在客户的优先考虑。

他相信这一发现将有助于提高爱因斯坦平台的自然语言能力。"这对于聊天机器人和自动客户支持非常有用," 他说, "
销售研究人员训练了英语和德语深层学习系统的翻译。它涉及到大量的翻译输入文件进入多层神经网络, 并不断调整网络参数, 直到它学会了自动生成一个体面的翻译。这个系统用一个词的向量来表示。这是对文本含义进行编码和解析的常用方法。
然后, 研究人员对双语网络进行了培训, 让他们做各种事情: 一种文本情感;对不同类型的问题进行分类;然后回答问题他们还发现, 前训练网络比他们学习第二语言的能力还要多。
机器翻译数据集特别大, 有助于机器学习这一挑战。参与该项目的研究人员销售. 麦凯恩说: 翻译和其他语言翻译之间有一个重要的联系。数据集非常常见, 它们包含的信息对于自然语言处理非常有用。