高级的自然语言理解应急处置系统软件

高級的自然语言理解应急处置系统软件，例如OpenAI的GPT－2，能够写个性化的語言，这一点让人印像深刻的印象。殊不知，那样的人工智能技术的語言通常缺乏感染力和衔接性。

其最显著的特性便是她们没法写站得住脚的著作——人工智能技术溶解的故事通常是规范化的，缺乏前后文。为解决困难这一难题，卡内基梅隆高校电子信息科学学校的专家设计方案出有一种方式，即是一个等额的的故事创设更为多“多元化”的结尾。

她们答复，研究的关键是训炼人力模型把注意力集中于在故事的最重要短语上，提高非规范化词的溶解。“故事情景由相接角色和事件的一系列语句包括。

此项每日任务具有趣味性，因为它务必对前后文中的人物角色，恶性事件和目标进行模型，随后依据他们溶解连贯性且有效的结尾。汇总恶性事件和实体线的词义及其他们在各有不同故事中的关联是一项十分最重要的每日任务，”年出版者写到，“大家的研究强调，二者的结合不容易带来更为多种多样、更为有趣的结果。”精英团队运用seq2seq模型（一种长短期记忆迭代更新神经系统网络结构，必须通过自学仰仗关联），并开创符合总体目标故事情景的文本的数学课答复，通过自学这种文本中间的关联，将她们转换变成人们恢复出厂设置的文字。

为了更好地整合故事前后文中的重要短语，研究工作人员用以了一种起名叫RAKE的优化算法，该优化算法依据英语单词的经常会出现頻率和总共现度为短语分派成绩，随后依据适度的成绩对短语进行手动式排列，并将高过一定阀值的短语废置。为了更好地使模型必须溶解更为比较丰富的结尾，专家根据ROCStories数据升級了她们的模型，该数据包含高达50，000个五句话的故事。

为了更好地评定该模型，她们用以DIST优化算法推算出来下结论不不断的一元模型（来源于等额的文字或视频语音样版的n个新项目的到数编码序列）、二元模型（一对到数写成企业如英文字母、声调，或文本）和三元模型（三个到数写成企业）的总数，并将他们与一元、二元和三元模型的总总数DFT。在另一项检测中，她们训炼Google的BERT顺利完成开源系统故事填词语每日任务，让BERT在等额的2个选择项的状况下随意选择精确的故事结尾，进而将模型与基准线进行比较。那麼人工智能技术的展示出怎样呢？好像要想得到 普利策奖不是有可能了。

尽管它在DIST检测中遥遥领先，且故事英语完形填空的准确率超出了72％，但它有时也不会得到一些好笑的结尾，例如“凯蒂被自身搞得分裂了，扯了男朋友”，或是不精确的代词（“凯蒂”、“他自己”）。研究工作人员否定，务必更进一步的研究来确保键入“词义和象征物方面上的前后文”，而且他们在逻辑性上是有效和完全一致的。

即便如此，她们宣称她们早就“定量分析地”和“判定地”强调她们的模型必须摆脱基准线，搭建“更有意义的”改进。

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