`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Интеллектуальная система может взять на себя обновление статей Википедии

+11
голос

Интеллектуальная система может взять на себя обновление статей Википедии

Ресурс Википедия содержит миллионы статей, которые постоянно нуждаются в редактировании и добавлении новой информации. В настоящее время задачи переписывания и расширения статей, исправления дат, имён и мест возложены на армию добровольных помощников Википедии.

Уменьшить нагрузку на волонтёров-людей поможет система генерирования текста, созданная в Массачусетском технологическом институте (MIT) и представленная на конференции AAAI по искусственному интеллекту.

Используя эту систему, нужно просто ввести в поле её интерфейса неструктурированное предложение с обновлённой информацией. После этого система самостоятельно найдёт страницы Википедии и в них — предложения, требующие правки. Изменения в них будут внесены с соблюдением грамматики и с имитацией человеческого стиля изложения.

В будущем, разработчики системы хотят сделать её полностью автоматизированный аналог, который будет искать самую свежую информацию в Сети и на её основе переписывать фрагменты соответствующих Вики-статей.

Уже сейчас есть множество ботов для автоматического редактирования Вкипедии, но их действия ограничены жёсткими рамками правил и готовыми шаблонами. Модель MIT решает более сложную задачу искусственного интеллекта: превращает прежде неизвестный фрагмент неструктурированной информации в готовое, удобочитаемое предложение.

Эта же система с успехом может использоваться для других задач, связанных с генерированием текста. В своей статье исследователи применили её для автоматического синтеза предложений в популярном наборе данных для проверки фактов, что помогло уменьшить необъективность без сбора дополнительных данные вручную.

«Таким образом, улучшается производительность моделей автоматической проверки фактов, обучаемых на этом наборе данных, например, для выявления поддельных (фейковых) новостей», заявил Тал Шустер (Tal Schuster), соавтор статьи и аспирант лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) MIT.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT