谷歌的人工智能可以改變句子的情緒，聲音

人工智能(AI)即將來臨。在蒙特利爾的NeurIPS 2018會議上接受的一篇論文《內(nèi)容保留文本生成與屬性控制》中，來自密歇根大學(xué)和谷歌大腦的數(shù)據(jù)科學(xué)家描述了一種機器學(xué)習(xí)架構(gòu)，它不僅能夠生成給定樣本的句子，但是在保留其原意的同時改變原始文本的情緒，復(fù)雜性，緊張甚至聲音。

這可能有一天會用于復(fù)述，團隊假設(shè)，機器翻譯和會話系統(tǒng)。它可以補充11月微軟研究所展示的系統(tǒng)，它利用復(fù)雜的自然語言處理技術(shù)推理弱結(jié)構(gòu)化文本中的關(guān)系。

“在這項工作中，我們解決了修改句子文本屬性的問題，”研究人員寫道。“據(jù)我們所知，我們演示了第一個學(xué)習(xí)如何在沒有并行數(shù)據(jù)的情況下修改給定句子的多個文本屬性的實例。”

該團隊首先解決了情緒控制問題。他們采購了餐館評論數(shù)據(jù)集 - Yelp評論數(shù)據(jù)集的過濾版本 - 以及大量的IMDB電影評論，分別為447,000和300,000個句子，用于訓(xùn)練系統(tǒng)。

在培訓(xùn)之后，研究人員使用128,000次餐廳評論和36,000次電影評論的測試數(shù)據(jù)集，嘗試從具有負(fù)面情緒的句子中生成具有正面情緒的文本片段，反之亦然。

評估BLEU--“雙語評估替代”的縮寫，是評估機器翻譯文本的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo) - AI系統(tǒng)能夠勝過兩種領(lǐng)先的文本生成方法。此外，它始終生成與輸入句子相關(guān)的語法正確句子 - 在某種程度上，亞馬遜機械土耳其人的研究參與者認(rèn)為其輸出比以前的方法更加真實。

生成的句子令人驚訝地連貫。在一個例子中“柜臺后面的人不友好”變成“柜臺上的人非常友好和樂于助人。”在另一個例子中，模特翻轉(zhuǎn)了“這是關(guān)于電影的另一個有趣的方面”，“沒有贖回的品質(zhì)”關(guān)于這部電影。“

更令人印象深刻的是，另一項測試中的研究人員使用該系統(tǒng)同時控制句子的多種屬性 - 包括情緒，時態(tài)，聲音和情緒。在對來自多倫多BookCorpus數(shù)據(jù)集的200萬個文本片段的數(shù)據(jù)集進行培訓(xùn)之后，該模型能夠?qū)⑽磥頃r態(tài)中的指示性情緒(“John將無法在陣營中生存”)中的句子翻譯為條件時態(tài)中的虛擬語氣(“約翰不能住在營地“)。

“我們證明我們的模型通過各種實驗和指標(biāo)有效地反映了條件信息，”研究人員寫道。“雖然以前的工作主要圍繞控制單個屬性并在兩種樣式之間進行轉(zhuǎn)換，但建議的模型很容易擴展到多屬性場景。在此框架中考慮具有連續(xù)值的屬性以及更大的語義和句法屬性集將是有趣的未來工作。“