谷歌大脑的AI实现了最先进的文本摘要功能

2019年12月24日由 TGS 发表 276852 0

总结文本是一项机器学习算法正在改进的任务，微软最近发表的一篇论文表示，自动摘要系统可以帮助员工减少阅读信息的时间。近日，谷歌大脑和伦敦帝国理工学院的团队也构建了一个系统——在训练前使用提取出来的空白句子进行抽象摘要，该系统利用了谷歌的转换器架构，结合了为抽象文本生成定制的训练前目标。

他们说，这个AI在12个摘要任务中取得了最先进的成果，任务涵盖了新闻、科学、故事、指令、电子邮件、专利和立法法案，而且它在低资源摘要方面表现出了“惊人”的性能，仅用1000个示例就超过了6个数据集上的前几名。正如研究人员指出的那样，文本摘要旨在从输入文档中生成准确、简洁的摘要，而不是执行技术。

摘要不是简单地从输入中复制片段，而是可能产生新的单词或覆盖主要信息，从而使输出保持语言流畅。变形金刚是谷歌大脑研究人员在论文中介绍的一种神经结构，和所有的深度神经网络一样，它们包含的功能(神经元)被安排在相互连接的层中，这些层传递输入数据的信号，并可以缓慢地调整每个连接的突触强度(权重)——这是所有人工智能模型提取特征和学习做出预测的方式。

变形金刚的不同之处就在于，每个输出元素都连接到每个输入元素，并动态计算它们之间的权重。该团队设计了一项训练任务，在该任务中，文档中的重要句子被掩盖起来。人工智能必须通过网络和新闻文章来填补空白。研究小组选择了他们表现最好、有5.68亿个参数的模型，对从3.5亿个网页中提取的750GB文本进行了训练。

根据研究人员的说法，新的AI模型在流畅性和连贯性方面达到了很高的语言质量，而且它不需要采取措施来缓解不流畅。此外，它在只有100篇示例文章的低资源环境中生成的摘要，质量可与其它模型在20,000到200,000篇文章的完整数据集上训练的模型相媲美。

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