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www.118310.comIBM测试改善自然语言处理的方法

  • 时间:2019-11-08 12:42  来源:未知   作者:admin   点击:

  横财超级中特网似乎天然地与现实,大多数企业设法在迷宫式存储设备中找到任何东西,这是一个奇迹。公司越来越多地利用公共云和私有云混合在一起,这些云并不总是很好地融合在一起,而且员工搜索查询的术语性使得它们比网络搜索更难解析。

  幸运的是,IBM最近在自然语言处理方面的工作有望解决公司领域中的这些以及其他搜索难题。在定于2019年在佛罗伦萨举行的计算语言学协会年会上发表的四篇论文中,研究人员团队提出了新颖的语义解析技术以及一种将不完整知识库与语料库集成的方法,以及一种可以募集主题的工具专家来微调可解释的基于规则的系统。

  第一项研究调查了抽象含义表示或AMR(一种数据结构,旨在允许相似的句子共享相同的表示)。得益于强化学习,这是一种利用奖励来推动软件政策朝着目标发展的AI培训技术,论文的合著者设法将目标图的语义准确度从早期的最新水平的74.4%提高到75.5%。

  另一个团队提出了一种查询方法,该方法统一了跨多个知识库的语义解析,并利用跨查询程序的结构相似性来搜索各种知识库。他们的工作与IBM科学家研究不完整的知识库以及如何将它们与文本语料库融为一体的方法相吻合,他们断言该方法可以更好地浮出答案,以解决知识库或单个文档中未完全解决的问题。

  在论文的最后一部分中,研究人员描述了HEIDL(深度学习中的“在环语言表达”)的一种工具,该工具可以按精度和召回率对机器生成的表达式进行排名。在一个实验中,IBM律师用近150份合同中的20,000个句子为与终止,沟通和付款等关键条款相关的短语进行了注释,HEIDL对其进行了分析以提供高级的见解。www.118310.com,一组数据科学家使用它来识别平均七个规则,这些规则会在大约半小时内自动为合同添加标签,合著者声称,如果手动执行,则该过程将花费一周或更长时间。

  “企业[自然语言处理]系统通常受到许多因素的挑战,其中包括了解信息的异构孤岛,处理不完整的数据,从少量数据中训练准确的模型以及在不断变化的环境中浏览新内容,产品,条款和其他信息正在不断添加。” IBM Research高级经理Salim Roukos在博客中写道。“ [我们正在探索不同的主题,以应对这些挑战并改善企业领域的[自然语言处理]。