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Microsoft开发灵活的AI系统,可以总结新闻

来源:泉州网站建设   时间 : 2018-11-08 17:33  编辑 : 泉州网站建设

“我们对这一初步进展感到兴奋,并期待

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将段落压缩成句子对于人工智能(AI)来说并不容易。这是因为它需要对文本的语义理解,这超出了大多数现成的自然语言处理模型的能力。但微软的研究人员最近证明,这并非不可能。

在正式和自然语言的各种任务中更深入地整合混合序列图建模,”他们写道。“我们认为广泛适用的关键见解是,显式关系建模引起的归纳偏差是提高现有深度学习系统实际性能的一种简单方法。”

图片来源:微软

序列GNN在Java和C#数据集上的方法命名任务中实现了最先进的性能,其中F分数(描述从0到1的性能的度量)分别为51.4和63.4。它在Method doc中表现略差,研究人员记录了预测的长度。(与模型16相比,基本事实平均有19个令牌。)在NL总结中,它没有达到最近的工作; 据说,研究人员认为这是“由于......简单的解码器”和“培训目标”,并且可以在未来的工作中得到改进。

来源:息息人工智能
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