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ロボットはまた、自然言語のスキルを向上させることができます第二言語を学ぶ

chinatopwin chinatopwin 2017-08-10 09:20:38
Alexa とシリから無数のチャットロボットや自動化された顧客サポートシステムには、コンピュータが話すことを学んでいる。唯一の問題は、コンピュータが混同されていることです。

Salesforce の研究チームは、他のタスクを達成するためにアルゴリズムを訓練する前に、他の言語を教える、すなわち、多くの現代の言語プログラムのパフォーマンスを向上させる賢い方法を思いつきました。
教会の機械で首尾一貫した会話を維持することは、話し言葉や書き言葉の意味を明確に理解するために、世界のより広い理解や常識を持つことがしばしば必要であるため、人工知能の分野における大きな課題のままである。
実際には、2つの言語間の変換のための機械学習システムの訓練は、自動的にコロケーションの関係と適切なコンテキストを教えることができます。このシステムは、対話のためのトレーニングとして使用されている場合, 感情的または機械学習ベースの検出システム内のテキストが含まれています, その性能は、ab の第一原理訓練システムよりもはるかに優れています.
"我々は機械翻訳データを使用している、と我々は基本的にどのように語彙や文脈を理解するモデルを教えている" とリチャードシュガー、Salesforce のチーフサイエンティストと機械学習と言語の専門家は言った。
この仕事は機械学習の進歩である言語能力の人工知能システムの例。Su Ge によると、事前訓練のいくつかのフォームに基づいて、深い学習ネットワークを使用して多くのコンピュータビジョンシステムは、機械翻訳は、自然言語システムを導くために同様の方法を提供することができると述べた。
Salesforce は、販売、マーケティングとビジネスのオンラインプラットフォーム間の顧客相互作用の管理、アインシュタインのプラットフォームを通じて、人工知能ツールのシリーズを提供しています。1つは、電子メールやチャットメッセージの感情的なツールの自動分類は、別のスタッフの潜在的な顧客の追求で、彼または彼女の以前の活動によると、優先順位です。

彼は、発見は、アインシュタインプラットフォームの自然言語能力の向上に役立つと考えています。"これは非常にチャットボットと自動化された顧客サポートのために便利だ" と彼は言う "
Salesforce の研究者は、英語とドイツ語の深い学習システム間の翻訳を訓練した。それは、自動的にまともな翻訳を生成することを学んだまで、マルチレイヤのニューラルネットワークに多くの翻訳入力ドキュメントを含む、継続的にネットワークパラメータを調整します。このシステムは、単語のベクトルによって表されます。これは、テキストの意味をエンコードおよび解析する一般的な方法です。
その後、研究者は、バイリンガルのネットワーク上で訓練を行った、彼らは物事のすべての種類を行うことができます: テキストの感情;さまざまな種類の問題を分類する。そして、質問に答えます。彼らはまた、彼らは第二言語のパフォーマンスを学ばなかった以上の事前トレーニングネットワークを発見した。
機械翻訳データセットは特に大きく、この課題を機械学習に貢献します。研究者は、プロジェクトの Salesforce マケイン氏は、"翻訳と他の言語の翻訳の間に重要な接続されている。データセットは非常に一般的であり、彼らは自然言語処理に非常に有用である情報が含まれています。