ИИ освоил полисемию.
Компьютерные системы уже могут понять о чём говорят люди (Alexa, Cortana, Siri, Алиса, Google now и тд), но это понимание ещё далеко от совершенства из-за множества причин. Наверное, основной сложностью является понимание слов в разных контекстах.
Невероятно, но учёные из Алленского Института искусственного интеллекта и Вашингтонского университета создали новую систему под названием ELMo (“Embeddings from Language Models”), которая делает доступным понимание полисемии слов для систем искусственного интеллекта, значительно улучшая современное состояние обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).
Системы, использующие метод ELMo, имели немедленные преимущества, улучшая даже самые современные алгоритмы естественного языка на целых 25 процентов - огромный прирост для этой области. И поскольку это лучший, более контекстно-ориентированный стиль обучения, но не принципиально другой, его можно легко интегрировать даже в существующие коммерческие системы. Так что в ближайшее время умные ассистенты могут получить серьёзный апгрейд;))
Такие разработки приближают нас к более удобной форме взаимодействия компьютера и человека.
https://techcrunch.com/2018/06/15/machines-learn-language-better-by-using-a-deep-understanding-of-words/
Компьютерные системы уже могут понять о чём говорят люди (Alexa, Cortana, Siri, Алиса, Google now и тд), но это понимание ещё далеко от совершенства из-за множества причин. Наверное, основной сложностью является понимание слов в разных контекстах.
Невероятно, но учёные из Алленского Института искусственного интеллекта и Вашингтонского университета создали новую систему под названием ELMo (“Embeddings from Language Models”), которая делает доступным понимание полисемии слов для систем искусственного интеллекта, значительно улучшая современное состояние обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).
Системы, использующие метод ELMo, имели немедленные преимущества, улучшая даже самые современные алгоритмы естественного языка на целых 25 процентов - огромный прирост для этой области. И поскольку это лучший, более контекстно-ориентированный стиль обучения, но не принципиально другой, его можно легко интегрировать даже в существующие коммерческие системы. Так что в ближайшее время умные ассистенты могут получить серьёзный апгрейд;))
Такие разработки приближают нас к более удобной форме взаимодействия компьютера и человека.
https://techcrunch.com/2018/06/15/machines-learn-language-better-by-using-a-deep-understanding-of-words/