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Roboter erlernen auch die zweite Sprache, die hilft, natürliche Sprachkenntnisse zu verbessern

chinatopwin chinatopwin 2017-08-10 09:20:38
Von Alexa und Siri zu unzähligen Chat-Roboter und automatisierte Kunden-Support-Systeme, Computer lernen zu sprechen. Das einzige Problem ist, dass Computer oft verwirrt werden.

Ein Research-Team von Salesforce hat eine kluge Methode zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit vieler moderner Sprachen-Programme, nämlich, unterrichten Sie eine andere Sprache vor der Schulung des Algorithmus, um andere Aufgaben zu erledigen.
Keeping kohärente Gespräche in den kirchlichen Maschinen bleibt eine große Herausforderung im Bereich der künstlichen Intelligenz, weil es oft notwendig ist, um ein breiteres Verständnis oder gesunden Menschenverstand der Welt, um zu verstehen, die Bedeutung der gesprochenen oder geschriebenen Sprache.
In der Tat, die Ausbildung von Machine Learning System für die Umwandlung zwischen zwei Sprachen, kann es automatisch Lehren Zusammenstellung Beziehung und geeigneten Kontext. Wenn dieses System als Ausbildung zum Dialog, emotional oder enthält Text in der Machine Learning based Detection System verwendet wird, ist seine Leistung weit besser als das ein ab initio Training System.
"Wir verwenden maschinelle Übersetzung Daten, und wir sind im Grunde Lehre das Modell, wie man Wortschatz und Kontext zu verstehen", sagte Richard Sugar, Chief Scientist bei Salesforce und ein Experte für Machine Learning und Sprache.
Diese Arbeit ist der Maschinenbau-Fortschritt ein Beispiel für künstliche Intelligenz System der Sprachkenntnisse. Viele Computer Vision System mit Deep Learning Network auf irgendeiner Form von Pre-Training, nach su ge sagte, die maschinelle Übersetzung kann eine ähnliche Weise zur Führung der Natural Language System bieten.
Salesforce ist ein Sales, Management der Kunden-Interaktion zwischen Marketing und Business-Online-Plattform, durch die Plattform von Einstein hat eine Reihe von künstlichen Intelligenz Werkzeuge zur Verfügung gestellt. Eine ist die automatische Klassifizierung von e-Mail-oder Chat-Nachrichten emotionale Tools, ein anderes ist das Personal nach seinen bisherigen Aktivitäten im Streben nach potenziellen Kunden die Priorität.

Er glaubt, dass die Entdeckung helfen wird, die natürlichen Fähigkeiten der Einstein-Plattform zu verbessern. "Es ist sehr nützlich für Chat-Bots und automatisierte Kundenbetreuung", sagt er "
Salesforce-Forscher haben eine Übersetzung zwischen dem englischen und deutschen Deep Learning System geschult. Es umfasst eine große Anzahl von Translation-Input-Dokument in ein Multi-Layer-Neural-Netzwerk, und kontinuierlich die Netzwerkparameter anzupassen, bis es gelernt hat, automatisch eine anständige Übersetzung zu generieren. Dieses System wird durch einen Vektor von Wörtern dargestellt. Dies ist eine gängige Methode zum Codieren und Analysieren der Bedeutung des Texts.
Dann führten die Forscher Schulungen über das zweisprachige Netz, lassen Sie alle Arten von Dingen: eine Text-Emotion; verschiedene Arten von Problemen zu klassifizieren; und beantworten Sie dann die Fragen. Sie fanden auch, dass Pre-Training Netzwerk mehr als Sie nicht gelernt, die zweite Sprache Leistung.
Machine Translation Data Set ist besonders groß, was dazu beiträgt, diese Herausforderung zu erlernen. Die Forscher an dem Projekt Salesforce McCain sagte: "Es gibt eine wichtige Verbindung zwischen Übersetzung und andere Sprache Übersetzung." Der Datensatz ist sehr verbreitet, Sie enthalten Informationen, die für die Verarbeitung natürlicher Sprachen sehr nützlich sind.