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Salesforce首席科学家:NLP还需跨越的三座大山_澳门壹号娱乐注册登录

发布日期:2021-01-22 13:08浏览次数:
本文摘要:出版社:2018年,NLP领域有很多可悲的进步。比如,(微信官方账号:)报道谷歌在I/O大会上展示了谷歌助手中的双工技术,需要在解读语境的情况下倒计时对话,帮助用户预测餐厅、理发店等任务;微软的萧冰宣布“全双工语音感官交互”和“通感模式”,聊天能力升级。除了持续对话,还引领话题,发展了写诗、写总结、作词、唱歌等天赋。 但是,我们远没有电影《Her》中那种善解人意、无所不能的人工智能“Rismansa”。NLP领域还有哪些问题需要解决?

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出版社:2018年,NLP领域有很多可悲的进步。比如,(微信官方账号:)报道谷歌在I/O大会上展示了谷歌助手中的双工技术,需要在解读语境的情况下倒计时对话,帮助用户预测餐厅、理发店等任务;微软的萧冰宣布“全双工语音感官交互”和“通感模式”,聊天能力升级。除了持续对话,还引领话题,发展了写诗、写总结、作词、唱歌等天赋。

但是,我们远没有电影《Her》中那种善解人意、无所不能的人工智能“Rismansa”。NLP领域还有哪些问题需要解决?NLP首席科学家、NLP首席科学家理查德索彻(Richard Socher)专门写了一篇关于NLP领域三座山的文章,在不改变初衷的情况下开始编辑。[来源:理论解]语言是人类特有的能力,是智慧的反映。

但是,通过人工智能技术——,特别是自然语言处理(NLP)——,我们在展示机器对语言的解释能力,为我们与机器互动搭建一个新的领域。今天,你可以拒绝Alexa为你关掉客厅的智能灯,把它们调到75%的亮度,这很舒服。

或者,你可以了解一下世界另一端的天气情况。行业最近的变化已经反映在谷歌最近发布的双工展览上。在展会上,人工智能助手可以给商家打电话,完成购票。

很多时候看起来像科幻的东西已经成为现实,但是为了构建一个真正简单的嵌入式系统,机器必须处理更直观、更有语境、更自然的对话,这仍然是一个挑战。我的职业生涯一直专注于NLP技术,这个技术和人工智能一样古老,我们还处于这个旅程的开始。

语言是与周围人分享信息、交流的基本工具,但机器必须煞费苦心地解读语言的复杂性,以及我们人类是如何充分利用语言进行交流的。情感分析、解释系统和领先的多任务自学技术的变化,使得人工智能需要解释人类的意图和我们交流的方式。情感分析被迫说语言本来就难。

它进化了很大,它高度微小,它必须被普通人年复一年的自学所控制。通过情感分析技术,我们可以用AI来解读对等话语中的一些具体内容,比如提到的品牌或者正面、负面、中性的影评。但是我们也可以解读说话人的态度和意图(她生气了吗?开心?惊讶?你打算买吗?).从客服到在线社区评论,再到算法交易,企业通过实时分析数千条推文或数百条产品评论,了解公众对品牌的感知是非常有价值的。情绪分析技术存在时间不长,但并不总是准确的。

但这是随着NLP技术的改变而改进的。在Salesforce,我也是首席科学家,我们的爱因斯坦AI服务允许品牌所有者动态分析电子邮件、社交媒体和聊天对话中的情绪,以获得更好的客户体验。

准确的情感分析结果可以为企业获得很多帮助。比如服务代理可以分辨哪些失望的客户必须优先帮助,谁应该获得广告收益,识别产品缺陷,衡量整体产品满意度,甚至通过社交媒体渠道监控品牌满意度。

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目前,其他几家科技公司也获得了类似的服务。我们还必须背诵上下文的含义。假设你做肥皂生意,有人在推特上写道“这种肥皂对婴儿来说很有趣”。这可以被视为婴儿对肥皂的强烈接受,或者好像它对大孩子不好。

那句话语境太多,这只是一个很简单的说法!在自然语言处理研究中,教人工智能分析句子结构的所有可能的意义,并在特定的语境中解释人们的意图是一个巨大的挑战。它不仅需要标记的数据来改进模型训练,还需要新的模型,可以在许多不同类型的任务中同时自主学习上下文和共享内容。

NLP技术的解释系统需要更好地分析文本中的含义,帮助我们管理生活的数字助理的智能不会提高。Siri和Google Assistant等应用程序长期以来需要获得常见问题的非常好的答案,并继续执行非常非常简单的命令。理想情况下,我们应该需要问我们的计算机一个给定的问题,并得到更好的回答。

获得更好响应的一种方法是确保计算机需要解释这个问题。如果你问“我的飞机什么时候到?”电脑怎么告诉你说的是你的航班还是从亚马逊购买的木工工具?计算机可以通过更好地解释语义并更智能地在上下文数据中使用它们来更好地猜测我们的意图。对于NLP,我们正在研究如何自己学习每一层上下文的含义,这样AI就可以一次性处理所有上下文,而不会遗漏最重要的信息。例如,动态涂层网络可以根据不同的问题解释单个文档,如“超级碗50哪个队代表NFC?”或者“第四节谁完成了触地得分?”通过这种条件解释,它可以反复假设多个答案,以获得最差、最准确的结果。

领先的多任务自学科学界擅长建立操作良好的单任务人工智能模型。而更直观、会话化、语境化的解读,会要求AI模型通过自学——构建新任务和原有任务,并在此过程中通过自学继续执行更简单的任务。总的来说,这个想法对于AI来说是准确的,但是在语言上是部分准确的,所以这里一定要有一定的灵活性。

“我的客户是谁?”这个问题显然提出了一个非常简单的任务:创建客户列表。但是接下来的问题“西北太平洋某个特定产品最适合的消费者是谁?”现在又增加了一层复杂性,需要很多施工任务来问限量版的问题,比如:如何定义「最差」?每个客户在哪里?什么因素使顾客对一种产品感兴趣?每减少一个必须找到的项目,问题的复杂程度就急剧下降。

Salesforce Research最近成立了自然语言技术十项全能竞赛,利用问答系统的力量,以单一模式处理NLP十大最难的任务:提问、机器翻译、摘要、自然语言推理小说、情感分析、语义、角色标注、关系抽取、面向目标的对话、数据库搜索分解、代词分析。多任务讲解的模型已经过测试,单个模型可以引导自学,处理不同的任务,不需要任何具体的参数或模块。这不仅意味着数据科学家仍然需要为每个任务创建、训练和优化单独的模型,还意味着模型将具有零射自学能力——。换句话说,模型需要处理以前从未见过或经过特殊训练的任务。

随着研究人员后来对这种模型的改进,我们将看到人工智能交互在处理更简单的任务时会变得更加智能。虽然我们在NLP技术上花了很长时间,但仍处于早期阶段。然而,预计NLP的改进将使人工智能改变我们与机器的交互方式。

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