人工智能延伸科学交流触角

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  近日,一款看起来挺有文化的写稿机器人上线了。它叫小柯,由中国科学报社和北京大学科研团队一同研发。

  小柯写的前要普通的稿子,而且中文科学新闻。据介绍,运用自然语言解决技术,小柯以英文论文摘要为基础,都都可不还还可以 快速写出中文科学新闻底稿,而且由专业人士和报社的编辑进行把关和信息完善,帮助科学家以中文土依据快速获取全球高水平英文论文中的最新科研进展。

  目前小柯的作品曾经上线。人工智能的触角,也在伸向各个领域。

  小柯:一另一2个多尽职的摘要翻译转写者

  科技日报记者发现,7月5日,小柯机器人发出第一篇稿子,截至8月22日记者统计时,小柯机器人共发稿415篇。初期更新时间距论文发表时间间隔一另一2个多月左右,现在能只能做到当天或隔天更新,每天更新几篇到二十几篇不等。所选论文来自生命科学等领域,涉及《自然》《细胞》《新英格兰医学杂志》等期刊。

  记者对照分析了小柯作品《单细胞测序揭示冠状动脉疾病保护机制》及其英文原文。新闻中,小柯先对论文主题、研究单位以及发表期刊进行简单介绍,后接英文原文摘要的翻译,大致反映原文内容;翻译后要对原文进行适当的话语简化,一同在对专业词语的翻译上也使用了如“血管平滑肌细胞”“保护性纤维帽”等专业表述。

  不过,这而且前要小柯的功劳,曾经稿件发出前,还他们工审校一种步骤。北京大学计算机科学技术研究所研究员万小军团队负责小柯的系统总体设计与联合技术攻关。他告诉科技日报记者,目前机器翻译系统的性能很大程度上依赖于其所使用的训练数据,即平行语料。目前的平行语料多为新闻语料,而且训练得到的机器翻译模型对于日常新闻的翻译效果较好。但学术文献(比如生物学术论文)与日常新闻在用词造句等方面前要较大差别,机器翻译系统对于学术文献翻译的效果并非理想。

  一种次,当我们 歌词 通过融合领域知识进行话语智能筛选,选择适合大众理解的话语,并基于话语简化提升话语翻译质量。“英文学术论文摘要适合专业科研人员阅读,但摘要中的话语并非都适合写到科学新闻中面向大众传播,而且前要结合编辑提供的先验知识,采用计算机算法对话语进行筛选,保留适合进行大众新闻传播的话语。”万小军说。

  自然语言解决技术不只能让机器人写稿

  研发小柯用了7天 时间,万小军表示,和一般写稿机器人相比,一另一2个多好的跨语言科技新闻写稿机器人前要进行两次重要的信息转换过程:一次是不同语言的转换,将英文文本转换为中文文本;另一次是语言风格的转换,将学术型文字表达转换为大众都都可不还还可以 接受的通俗文字表达。“这两次转换都具有较大的挑战性,目前并那么 完整版解决。后续还前要进一步积累数据,调整算法模型,都可不还还可以 取得更好的效果。”万小军说。

  接下来,团队还将继续优化小柯,让它写出的科学新闻内容更富有,表达更生动。

  当然,翻译撰写科技新闻稿件,而且自然语言解决等人工智能技术在学术交流中所能大显身手的领域之一。

  “基本上,而且人类交流和工作过程中涉及到语言和文字的地方,自然语言解决技术前要曾经发挥作用。”万小军说,在科研论文写作过程中,能只能借助自然语言解决技术帮助推荐参考文献,并自动生成related work等章节的文字;业界前要基于自然语言解决技术自动编撰图书的尝试。“我本人也接触到所以很有意思也很有挑战的应用需求,但可惜的是不少需求都无法基于目前的自然语言解决技术进行实现。自然语言解决技术还前要进一步地发展和突破,我相信在未来将有更多的用武之地。”

  中国知网常务副总经理张宏伟长期关注自然语言解决,大数据和人工智能方面的应用研究。他告诉科技日报记者,在数字出版和知识服务的全链条中,你都能看到人工智能和机器学习技术的身影。

  人工智能只能只能对数字出版的选题策划、协同撰稿、内容编审进行赋能。大数据标注机器人则能对海量文献信息资源进行OCR文字识别,智能版面分析,知识元抽取,自动分类,自动标引主题,自动生成摘要,自动翻译,自动标注引用和参考文献。

  当我们 歌词 熟悉的论文抄袭检测,同样前要智能技术。它前要简单的话语重复检测,而且要对文本内容(包括图片、公式、表格等)进行语义索引,“看你在思想上有那么 抄袭别人”。曾经存在不同语言之间的互抄,还前要动用“机器翻译”。张宏伟表示,初级的语义抄袭能只能由机器揪出来,不过,曾经足够有“心机”,完整版用本人的语言“洗”了别人的思想,对人工智能的技术要求一下就提高了一种。目前已有利用神经网络模型对文本内容构建高维度语义索引等新技术出现,不管是中文还是英文,一律映射到一另一2个多统一的语义空间,实现真正基于内容理解的语义级全文比对检索。

  知识库是智慧云社会的基础设施

  至于在学术研究中必不可少的资料索引,看似简单,也仍然具有技术含量。

  张宏伟说,数字出版和数字图书馆的资源类型非常富有,有几滴 文本、图像和音视频数据,且数据是非形态化的,若想对其进行深度的挖掘利用,难度不小。

  就拿常见的信息检索来说,首先得做到结果要全,相关度要高;再进阶一步,能只能用自然语言交互的土依据检索;升级一下难度,用智能问答的土依据查找信息,能只能直接给出答案?“要让检索功能变得更贴心,计算机要‘针灸学会’阅读资料,总结、推理而且回答。它前要把海量的数据资源变成本人能只能理解的知识库。”张宏伟说。

  深度学习等统计土依据严重依赖于大样本数据,然而,现实世界中,所以实际问题报告 仅仅依靠统计土依据是无法解决的,这就前要建立专门的计算机能理解的知识库,实现真正的人工智能。但构建知识库,一种是一项极其艰难且耗时漫长的工作。毕竟,机器和人对知识的理解土依据大相径庭。

  张宏伟说,像知网曾经的机构正在致力于深度整合全球知识信息资源,建设世界知识大数据。也在让文本文献碎片化、网络化,土依据知识使用的场景,采用半自动知识抽取算法来构建面向垂直领域的知识图谱。2019年知网陆续推出了一种基于知识图谱的行业智慧云应用产品,如医疗领域的临床智能诊断,法律领域的智能量刑判案等。

  “不过,当我们 歌词 在那先 领域曾经起步。我本人真是,还是要少一种浮躁,踏踏实实做一种基础性的工作。那么 知识的支撑,就谈不上‘智慧云’。” 在张宏伟看来,知识库和人工智能,一种而且互相利于、相互赋能的关系。构建知识库前要人工智能,而人工智能的发展,也离不开知识库。为什么我么我在么在将人类的知识库转加进去计算机能理解的知识库是人工智能的核心问题报告 ,面临一种困难,前要学术界和产业界一同努力。记者 张盖伦 实习生 陆 越

[ 责编:肖春芳 ]

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