Google上周成立了语意体验网站,其中一个单元Talk to Books是让人们以自然语言与超过10万本的书籍交流,另一个单元Semantris则是一个单字联想游戏,它会指定一个单字作为题目,使用者所输入的单字有愈高的关联性,分数就会愈高。
近年来人工智能对自然语言的理解力大增有赖于单字向量(word vectors)的发展,因为它让AI系统根据实际的使用来评估单字之间的关联性,同时Google也利用数十亿行的对话来训练AI系统如何进入真实的人类对话,在Semantic Experiences中,AI会将使用者输入的文字当作开放陈述,同时于数据库中寻找适合的回应。
例如在Talk to Books中,当使用者输入一个问题或陈述时,AI就会从逾10万本书中找到可能有关的文字与章节。Google强调,虽然Talk to Books是以搜寻框呈现,但它所使用的技术与搜索引擎截然不同,因为它是利用AI来找出可能的回应,而非基于各种精细标准所打造的搜索引擎。
于是,人们也许可以在搜索引擎中输入主题或作者,但在Talk to Books中则能输入句子或问题,后者相较之下是个更有创意的工具,因为它是根据整个句子的语意进行搜寻,而且未于输入与回应之间导入任何规定,因此有时可能会得到出乎预料的回应,例如找到从未发现过的作者、文章或书籍。
Semantris则是基于同一技术下的单字联想游戏,使用者可以输入游戏中指定单字的关联性字词,例如题目是“Moom”,那不管是输入“Sun”、“Night”都可以得分,但分数有所不同,另一个是消积木游戏,只要输入与积木中单字相关的字词或句子,就可消掉同色积木。
除了上述应用之外,开发人员亦可参考Google的研究报告与TensorFlow语意模型打造自己的语意体验,例如分类、语意相似性、语意丛集、白名单应用或是类似Talk to Books的其它语意搜寻服务等。
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