MIT开发能修改维基百科文章错误的自动系统

麻省理工学院（MIT）研究人员创建能够自动维护维基百科的系统，修正文章中错误的资料，减少需要花费的人工编辑时间。维基百科具有数百万篇文章，文章需要不断更新以呈现最新的资讯，包括进行文章扩展、重写或是资料修改等，而这些工作需要由全世界的志工手动完成。

这个新的自动系统，能够以人工智能修复维基百科文章中的错误，其使用一系列的算法，透过利用网络上最新的资讯，辨识出文章中的错误，并且生成句子修复错误。该系统背后里用了许多文字生成技术，可用来辨识两个句子间矛盾的地方，并将他们融合在一起。

目前也存在许多自动编辑维基百科的机器人，但这些工具通常用于减轻破坏，或是将严格定义的资讯放进预定义的模板中，研究人员希望新开发的系统，只要给定一段非结构化的句子，就能以人性化的方式，修改维基百科文章中的句子，研究人员提到，现存的机器人多数是以规则执行任务，但是他们的系统可以推论两个句子矛盾之处，并且产生连贯的文字。

用来训练自动系统模型的资料集，便是包含正确资讯的语句以及维基百科语句所构成的句对，而这些句对会被标上同意、不同意或中性三种标签，同意代表正确资讯的语句和维基百科的语句资讯相符，不同意则反之，中性则代表没有足够的判断资讯。

自动化系统的输入有两个，一个是维基百科文章中过时的句子，另一个为包含正确资讯的语句，系统需要根据后者，自动调整维基百科中错误的句子，过程可能需要删除和保留特定单词、更新部分的事实，或是保留样式和语法。

自动化系统由两个模型组成，其一是事实检查分类器，透过预训练将句对标记为同意、不同意或中性，而系统处理的重点在于不同意标签的句对，而另一个分类器，则负责辨识维基百科错误的语句中，导致句对被标记为不同意的单词，并且以双编码器与解码器框架，将包含正确资讯语句的重点单词，融入到维基百科需要修改的语句，输出最终的句子。

经SARI评估证实，新模型所产生的结果，得分都高于传统的方法，SARI方法是评估机器删除、增加和保留字词，与人工修改的差异。研究团队提到，新模型所进行的事实修正更为准确，也跟人类更为相近。