Tallk to Books可以讓使用者輸入一個問題或是句子,系統便會根據10萬本書籍找出相關的內容。

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Google

Google上周成立了語意體驗網站,其中一個單元Talk to Books是讓人們以自然語言與超過10萬本的書籍交流,另一個單元Semantris則是一個單字聯想遊戲,它會指定一個單字作為題目,使用者所輸入的單字有愈高的關聯性,分數就會愈高。

近年來人工智慧對自然語言的理解力大增有賴於單字向量(word vectors)的發展,因為它讓AI系統根據實際的使用來評估單字之間的關聯性,同時Google也利用數十億行的對話來訓練AI系統如何進入真實的人類對話,在Semantic Experiences中,AI會將使用者輸入的文字當作開放陳述,同時於資料庫中尋找適合的回應。

例如在Talk to Books中,當使用者輸入一個問題或陳述時,AI就會從逾10萬本書中找到可能有關的文字與章節。Google強調,雖然Talk to Books是以搜尋框呈現,但它所使用的技術與搜尋引擎截然不同,因為它是利用AI來找出可能的回應,而非基於各種精細標準所打造的搜尋引擎。

於是,人們也許可以在搜尋引擎中輸入主題或作者,但在Talk to Books中則能輸入句子或問題,後者相較之下是個更有創意的工具,因為它是根據整個句子的語意進行搜尋,而且未於輸入與回應之間導入任何規定,因此有時可能會得到出乎預料的回應,例如找到從未發現過的作者、文章或書籍。

Semantris則是基於同一技術下的單字聯想遊戲,使用者可以輸入遊戲中指定單字的關聯性字詞,例如題目是「Moom」,那不管是輸入「Sun」、「Night」都可以得分,但分數有所不同,另一個是消積木遊戲,只要輸入與積木中單字相關的字詞或句子,就可消掉同色積木。

除了上述應用之外,開發人員亦可參考Google的研究報告TensorFlow語意模型打造自己的語意體驗,例如分類、語意相似性、語意叢集、白名單應用或是類似Talk to Books的其它語意搜尋服務等。


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