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2019/12/23 0:59:43
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  英文译文:Knowledge Representation in the Age of Deep Learning, Watson, and the Semantic Web

  IBM 沃森(Watson)体系来自于打造了当代 IBM 的首席履行官 Thomas Watson Sr,2011 年该体系在美国的电视问答节目 Jeopardy!(风险之旅!)上打败了两名人类冠军选手,今后一战成名。

一张图带你看懂 IBM Waston 的事情道理

棉花期货价格  Jeopardy!(风险之旅!)的竞赛以一种共同的问答模式停止,成绩配置的包括面十分宽泛,触及到前史、文学、艺术、盛行文明、科技、体育、天文、笔墨游戏等等各个范畴。依据以谜底模式供给的各类线索,参赛者必需以成绩的模式做出冗长精确的答复。与普通问答节目相反,《风险边沿》以谜底模式发问、发问模式作答。参赛者需具有前史、文学、政治、科学和艰深文明等常识,还得会剖析费解含意、反讽与谜语等,而计算机其实不擅出息行这种杂乱考虑。

  需求尤其说到的是,在竞赛中 Watson 是断开收集(offline)的。与 AlphaGo 同李世石对战中相同,Waston 只能运用保留在硬盘中的常识库根本包与扩大包作为本人的常识储藏,和人类参赛选手同样。在这种状况下,沃森在前两轮中与敌手打平。而在末了一集里,沃森战胜了最高奖金得主布拉德·鲁特尔和连胜记录坚持者肯·詹宁斯,夺得榜首名。

  Waston 实质上是 IBM 制作的计算机问答(Q&A)体系, IBM 引见时说“Waston 是一个集初级天然语言处置、资讯检索、常识示意、主动推理、机械进修等敞开式问答技能的运用”,而且“根据为假如认知和大范围的依据收集、剖析、评估而开辟的 DeepQA 技能”。固然选用了广度进修中一些技能如迁徙进修 (Transfer Learning)来处理一些成绩,但与 AlphaGo 相同,它并非彻底选用广度进修技能的野生智能。它的主体思绪并不是广度进修,而是更濒临心智社会(Society of Mind)。

  在方才落幕的 IJCAI2016 集会上,伦斯勒理工学院传授 James Hendler 受邀演讲具体引见了 IBM Waston 的事情道理。

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棉花期货价格  将沃森构想为一间环形办公室走廊,每一间办公室都有一群人做着特别的事情,让咱们重新来整理全部运转进程。

  • 成绩输出(QUESTION IN)

  • 成绩剖析 (Question Analysis)

  这个成绩甚么意义?

  咱们在找甚么?

  还存在其余有用资讯么?

  成绩中有无词语说到成绩中的其余词语?

棉花期货价格  在这一关键,DeepQA 测验去了解成绩,搞分明成绩究竟在问甚么,一起做一些开真个剖析来决议挑选哪一种办法来应答这个成绩。

  • 开端搜刮 Primary Search

  在数值库中能不克不及找到大概跟这个成绩有关的文件?

  找到了几多文件?

  这些文件从那里来的?

  • 搜刮后果处置并天生备选谜底 Search Result Processing and Candidate Answer Generation

  在这些文件中,有这个成绩能够的谜底么?

  有几多个备选谜底?

  当问一个成绩时,一份文档翻开了。文档在办公室中一直挪动时,更多资讯被增加出来了。

  • 高低文有关答复得分 Context-Independent Answer Scoring

  这个挑选有能够是精确的谜底吗?

  这个挑选是精确的谜底模式吗?

  • 软滤波 Soft Filtering

  有哪些挑选是明明谬误的?

棉花期货价格  若是是的话,能不克不及让它们在后边的处置进程中不占太多的时刻?

棉花期货价格  每一个能够的答复都被给定一个分数,给出这个依据对备选谜底支援得究竟有多好。

  • 支援依据检索 Supporting Evidence Retrieval

  能在数值库中找就任何可以证实某个挑选谜底是精确的资讯吗?

  对每一个挑选来讲有几多资讯在哪?

  • 搜刮后果处置和高低文有关得分 Search Result Processing and Context Dependent Scoring

棉花期货价格  挑选事情作为成绩答复怎样?

  如今有更多的资讯,能给每一个挑选甚么分数?

  • 最后兼并并排名 Final Merging and Ranking

棉花期货价格  另有任何可以扭转分数的额定资讯吗?

棉花期货价格  每一个挑选的总分是几多?

  哪一个挑选分数最高?

棉花期货价格  分数第二高的挑选是甚么?

棉花期货价格  DeepQA 也调查到了这类景象:相同的外表模式一般会被相同的依据支援,并获得彻底相同但潜伏互补的分数,这发生了一种办法:将谜底分数在排名和信心核算之前先兼并掉。

  • 输入谜底 ANSWER OUT

  有效的最高分谜底被前往,而后沃森测验判别从它做的多好(或很多坏)中停止进修。

棉花期货价格  以上即为 waston 事情的根本原理,在后边的演讲中 James Hendler 传授还说到了沃森是根据“相关常识”修建而成的,其完成进程以下。

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  剖析成绩文本
  天生查问恳求
  搜刮能够谜底 (假定)

  假如1-m
  剖析假定文本
  天生查问恳求
  搜刮依据

  • 依据 1.1-1.m

  剖析依据文本

  依据评分

棉花期货价格  联合依据并对假如 1 评分

棉花期货价格  经过解读说话模糊的成绩并经过其通用常识数值库搜查谜底,沃森展现了了解天然语言的才能,而这恰是核算机所需求霸占的最艰难的困难之一。这仿佛预示着核算机不久以后就能真实“了解”杂乱资讯并与人类攀谈了,乃至还能够持续开展致使于在大多数人类专有范畴超过人类。

  沃森集成了上百种算法从相同的维度剖析备选假定的依据,如范例、时刻、时间、盛行度、段落支援度、来历靠得住度、语义关联度等。每种剖析都发生一些特色或评分,反应了在响应的维度上依据对备选谜底的支援水平。若是在最后体系中去除任何单个评分器,在上千个成绩的测验集上都不会形成明显的作用,理论上没有一个评分器发生的作用超越1%。但组合起来,沃森在答复 40%-70% 的成绩时,到达了 92% 的均匀精度。

  James Hendler 传授在演讲中还说到比来几个紧张技能壁垒被打破,像广度进修(机械进修)、认知核算、语义收集(常识图谱)方面都有又一次为 AI 带来高的重视度。他别的还说到,Waston 体系今朝曾经开端进军治疗职业,联合之条件到的 AlphaGo 也成心在这一职业发光发烧,咱们会看到这二者一较高低么?请刮目相待。

  via James Hendler

  PS : 本文由雷锋网(搜刮“雷锋网”公家号重视)单家编译,未经答应回绝转载!

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