Новая разработка позволит получать ответы на интересующие вопросы из написанных людьми текстов
Компания Google предложила пользователям Интернета протестировать способности программного обеспечения обрабатывать семантику и понимать естественный язык. Об этом сообщил Hi-News.ru.
Google дает возможность не просто делать поисковый запрос, а обратиться за советом к опыту человеческой цивилизации. Инструмент Talk to Books позволяет «поговорить с книгами», то есть посредством алгоритмов машинного обучения получать релевантные ответы на заданные вопросы из написанных людьми текстов. Пользователь задает свой вопрос, а Talk to Books находит соответствующие предложения в книгах. При этом зависимость от ключевых слов отсутствует. Полученные из книг ответы помогут пользователю решить, интересно ли ему будет прочитать сам первоисточник.
Созданная модель обучалась на миллиардах пар предложений, составляющих подобие реального диалога. Задачей было научить алгоритм представлять себе, как может выглядеть хороший ответ на заданный пользователем вопрос. В ответ на вопрос или фразу пользователя Talk to Books осуществляет поиск по всем предложениям более чем 100 тысяч книг и находит те, что соответствуют фразе пользователя. Поиск осуществляется на основе семантического значения на уровне предложения. Никакие взаимосвязи между тем, что пользователь ввел, и результатом поиска не предусмотрены.
Программному инструменту свойственны определенные ограничения. Он даст ответ на простой вопрос, в качестве ответа на который предполагаются определенные факты. Глубокие философские вопросы не являются сильной стороной алгоритма.
Если пользователь, к примеру, спросит у Talk to Books: «Почему небо синее?», то он получит в числе ответов и научное объяснение: «Рэлеевское рассеяние света по молекулам в атмосфере возрастает по мере уменьшения длины волны». В отличие от привычного поиска Google, когда пользователю будут предложены ссылки на статьи на веб-сайтах, алгоритм Talk To Books проделает эту работу за пользователя.
Компания Google сделала модуль доступным в своей платформе TensorFlow для других исследователей и возможности экспериментировать с ним.