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下一代搜索引擎或将网上娱乐平台依赖人工智能、众包和超级计算机
发表日期:2017-09-02 14:38| 来源 :本站原创 | 点击数:
本文摘要:美国德克萨斯大学奥斯汀分校(UT Austin)的研究人员开发了一种将信息从WordNet数据库整合到信息检索(IR,information retrieval)系统的方法,便于通用搜索引

 

下一代搜索引擎或将依赖人工智能、众包和超级计算机

【常用的英语词典分为词典 

下一代搜索引擎或将依赖人工智能、众包和超级计算机

 

 

  • 计算机提供了一个良好的模式演练场,通过它,人们可以测试各种关于人类认知能力的理论模型。
  • 越来越多的人认识到,一个大的词库对自然语言理解,人工智能的各方面研究都具有重要的价值。 
  • 对大规模机器可读词典的需求同时也带来许多基础问题。首先是如何构造这样一个词库,是手工编制还是机器自动生成?第二,词典中应包含什么样的信息?第三,词典应如何设计,即信息如何组织,以及用户如何访问?实际上,这些问题涉及到词典的编纂方法,词典的内容,词典的使用方式这一系列非常基础的问题。
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    这要归功于信息检索演变进程中两股强大力量的发展:人工智能(尤其是自然语言处理)和众包。

    当我们搜索一个信息,得到一系列信息,两者之间如何对应起来?对于我们所输入的词汇与大量预测网页之间的关系,计算机算法对此的解释是,主要基于其系统所接受的数以亿计的文本训练中语言连接的频率。 

    但这并不是信息的唯一来源。对于重要话题,专业的注解者会强化其语义关系,调整搜索结果和生成结果的算法,而通过网络检索者(也就是我们)的点击,算法会辨别出哪些链接是最佳结果。

     

     

    为了将人工智能与注释者的见解以及特定领域资源的信息编码整合在一起,里斯教授及其同事们正在开发一种新的信息检索方案,它将有利于通用搜索引擎以及医学知识或非英语文本等研发的细分领域。 

    8月初,在加拿大温哥华举办的计算机语言学协会年度会议上,里斯、德克萨斯大学奥斯汀分校和美国东北大学的几位合作者通过两篇论文,描述了他们新颖的信息检索系统想法。他们的研究借助了德克萨斯高级计算中心的超级计算资源。 

     

    分析自由文本搜索描述医学研究的文章,来提取每项研究的细节(例如,健康状况、患者统计信息、治疗手段和效果),以及通过识别命名实体分析突发新闻报道来识别事件、人以及所涉及的地方。 

    里斯同时提出,在自然语言处理中有一个重要挑战,即准确地在自由文本中查找所包含的重要信息,它将使我们把这些信息提取到数据库,并将其与其他数据结合在一起,以做出更加智能的决策和新发现。相关解决方案是,里斯这些研究人员已经大规模地利用众包来为医学和新闻文章注解,以确保其智能系统将能够更加精准地找到每一篇文章中所包含的关键信息。 

    里斯的研究团队还发现,他们的方法可以训练神经网络,这样它就可以非常准确地预测出命名实体,并在未命名文本中提取相关信息。这个新方法改进了现有的标记和训练方法。 

    下一代搜索引擎或将依赖人工智能、众包和超级计算机

     

    第一篇论文:Learning to Effectively Select Topics For Information Retrieval Test Collections 链接:https://arxiv.org/pdf/1701.07810.pdf  利用现有知识创造更好的神经系统模型

     

    在权值共享下,相似的词汇将共享一个权值的其中一部分,或指定的数值。权值共享限制了系统必须学习的自由参数的数量,从而提高该神经模型的效率和精度,并起到一个灵活结合先验知识的方式。在这个过程中,他们将人类知识与机器学习结合在了一起。

    他们将一种形式的权值共享应用在了一段电影评论的情感分析和与贫血症有关的生物医学搜索中。在分类任务上,相比没有使用权值共享策略的情形,他们的方法不断获得了改进性能。 

     

     

     

     

     

     

    通过提高自动信息提取和文本分类的核心自然语言处理技术,建立在这些技术上的网络搜索引擎可以继续提高。 

    第二篇论文:Exploiting Domain Knowledge via Grouped Weight Sharing with Application to Text Categorization 链接:https://arxiv.org/pdf/1702.02535.pdf

    <来源 :phys.org;编译:科技行者>

    (责任编辑:亚洲城官网)
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