Нейронные языковые модели расширили освоение человеческой речи
Исследователи Сколтеха и их коллеги провели первое в своем роде масштабное вычислительное исследование, в ходе которого сравнили самые современные языковые модели на основе нейронных сетей и оценили их возможности по решению одной из важнейших задач обработки естественного языка – лексической замены.
Результаты исследования были представлены на 28-й Международной конференции по компьютерной лингвистике (COLING-2020). Лексическая замена – это замена слова в предложении на другое слово, которое тем или иным образом связано с исходным словом и подходит для употребления в данном контексте. Например, в предложении «Пётр Ильич Чайковский – великий русский композитор» слово «великий» можно заменить синонимом «выдающийся».
В предложении «Мой брат − профессиональный теннисист» слово «теннисист» можно заменить на гипероним (то есть слово с более широким значением) «спортсмен», а вместо фразы «Я сегодня на машине» автомобилист вполне может сказать: «Я сегодня на колесах» (слово «колесо» является меронимом, то есть понятием, обозначающим составную часть целого предмета).
Для человека как носителя языка лексическая замена – вещь вполне простая и естественная, чего нельзя сказать о компьютере, решающем задачи обработки естественного языка (NLP). Компьютеру приходится «овладевать навыками» индукции, чтобы научиться определять значение слова по контексту, исправлять орфографические ошибки в зависимости от смысла слова и даже решать более сложные задачи, например, перефразирование или упрощение текста.
Именно для решения таких задач и создаются языковые модели на основе глубоких нейронных сетей, способные выполнять лексическую замену в зависимости от ближайшего контекста целевого слова. Старший преподаватель Сколтеха Александр Панченко и его коллеги из Исследовательского центра Samsung в России, НИУ ВШЭ и МГУ имени М. В. Ломоносова сравнили пять языковых моделей на основе нейронных сетей, поставив перед ними две задачи − собственно лексическая замена и индукция значения слова (во втором случае компьютер должен был уловить разницу между омонимами, например, словом «среда» в значении «окружающая среда» или «день недели»).
По мнению ученых, полученные результаты могут оказаться полезными при решении чисто практических задач NLP. В частности, исследователи показали связь между конкретной моделью и типом семантических отношений между словами (синоним, омоним, гипероним и так далее), а также установили, что наличие дополнительной информации о целевом слове позволяет значительно (или существенно, если продолжать тему синонимов) улучшить качество лексической замены.
«Во-первых, результаты нашего исследования по лексической замене можно применять для целей изучения языка (замена слов на более простые). Во-вторых, их можно использовать для аугментации текстовых данных при обучении нейронных сетей. Аналогичные методы аугментации уже широко используются в компьютерном зрении, а вот в анализе текста они пока применяются не так часто. Также вполне реально использовать их при написании текстов в качестве вспомогательного средства для автоматического подбора синонимов и перефразирования текста», − отмечает Александр Панченко.
Telegram 
Дзен 
VK Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%.
В МФТИ предложили решение «трудной проблемы сознания»: как материальный носитель порождает сознание? Автор исследования Игорь Пивоваров представляет сознание живого организма как сложную иерархическую систему из различных уровней саморепрезентации, последовательно формирующихся в процессе эволюции. Предлагая ответ на один из главных философских вопросов, эта теория также может использоваться в качестве концептуальной базы для развития искусственного интеллекта.
Разработчики из РТУ МИРЭА создали программный модуль, который на основе параметров технологического процесса, органолептических показателей качества сырья, а также его физико-химических и реологических характеристик прогнозирует итоговую оценку вкуса кондитерских изделий. В качестве входных данных используются температура, давление, расход технологических потоков, скорость работы оборудования и перемещения продукта, влажность, кислотность, содержание сухих веществ, вязкость, консистенция и другие параметры, поступающие от производственных датчиков и средств лабораторного контроля. Сегодня оценка вкуса на производстве часто проводится субъективно, с привлечением экспертов-дегустаторов, что требует времени и не позволяет оперативно корректировать технологический процесс. Разработанная программа, использующая многослойную нейронную сеть, позволяет рассчитывать прогнозную оценку вкуса непосредственно в ходе производства и своевременно формировать рекомендации по корректировке технологических и режимных параметров.
Экономисты НИУ ВШЭ выяснили, что российские сотрудники, которые регулярно пользуются искусственным интеллектом в работе, зарабатывают намного больше тех, кто отказывается от новых инструментов или прибегает к ним время от времени. Среди высококвалифицированных специалистов прибавка достигает 41,8%.
Анализ данных о почти 300 тысячах километров римских дорог, проложенных по территории бывшей империи, показал, что они вовсе не были такими прямыми, как принято считать. Кроме того, выяснилось, что известная поговорка «Все дороги ведут в Рим» тоже не соответствует истине.
Необычный радиоисточник VT J1906+0849 в нашей Галактике остается активным около 20 лет. Правда, пока не удалось отнести его ни к одному известному типу галактических объектов. Судя по всему, ученые наткнулись на крайне редкий источник неизвестной природы.
Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?
Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.
Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно