摘要翻译、抄袭检测……人工智能延伸科学交流触角

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  摘要翻译、论文写作、信息检索、抄袭检测……

  人工智能延伸科学交流触角

  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同時 研发。

  小柯写的不会 普通的稿子,为什让中文科学新闻。据介绍,运用自然语言防止技术,小柯以英文论文摘要为基础,才能快速写出中文科学新闻底稿,为什让 由专业人士和报社的编辑进行把关和信息完善,帮助科学家以中文法律依据 快速获取全球高水平英文论文中的最新科研进展。

  目前小柯的作品可能性上线。人工智能的触角,也在伸向各个领域。

  小柯:前一天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前一天月左右,现在还才能 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;翻译不会对原文进行适当的得话繁杂,同時 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,这为什让不会 小柯的功劳,可能性稿件发出前,还一帮人工审校五种步骤。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,为什让 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不会 较大差别,机器翻译系统对于学术文献翻译的效果不必理想。

  五种次,亲戚亲戚我们都都都通过融合领域知识进行得话智能筛选,选着 适合大众理解的得话,并基于得话繁杂提升得话翻译质量。“英文学术论文摘要适合专业科研人员阅读,但摘要中的得话不必都适合写到科学新闻中面向大众传播,为什让 需要结合编辑提供的先验知识,采用计算机算法对得话进行筛选,保留适合进行大众新闻传播的得话。”万小军说。

  自然语言防止技术不没法让机器人写稿

  研发小柯用了两天时间,万小军表示,和一般写稿机器人相比,前一天好的跨语言科技新闻写稿机器人需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才能接受的通俗文字表达。“这两次转换都具有较大的挑战性,目前并没法完整防止。后续还需要进一步积累数据,调整算法模型,才能取得更好的效果。”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丰富,表达更生动。

  当然,翻译撰写科技新闻稿件,为什让自然语言防止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,若果人类交流和工作过程中涉及到语言和文字的地方,自然语言防止技术不会 可能性发挥作用。”万小军说,在科研论文写作过程中,还才能 借助自然语言防止技术帮助推荐参考文献,并自动生成related work等章节的文字;业界不会 基于自然语言防止技术自动编撰图书的尝试。“我被委托人也接触到而是 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防止技术进行实现。自然语言防止技术还需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防止,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,你都能看了人工智能和机器学习技术的身影。

  人工智能还才能 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。

  亲戚亲戚我们都都都熟悉的论文抄袭检测,同样需要智能技术。它不会 简单的得话重复检测,为什让要对文本内容(包括图片、公式、表格等)进行语义索引,“看你在思想上有没法抄袭别人”。可能性居于不同语言之间的互抄,还需要动用“机器翻译”。张宏伟表示,初级的语义抄袭还才能 由机器揪出来,不过,可能性足够有“心机”,完整用被委托人的语言“洗”了别人的思想,对人工智能的技术要求一下就提高了一些。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跳出,不管是中文还是英文,一律映射到前一天统一的语义空间,实现真正基于内容理解的语义级全文比对检索。

  知识库是聪慧社会的基础设施

  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丰富,有大量文本、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1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,还才能 用自然语言交互的法律依据 检索;升级一下难度,用智能问答的法律依据 查找信息,还才能 直接给出答案?“要让检索功能变得更贴心,计算机要‘学会’阅读资料,总结、推理为什让 回答。它需要把海量的数据资源变成被委托人还才能 理解的知识库。”张宏伟说。

  深度1学习等统计法律依据 严重依赖于大样本数据,然而,现实世界中,而是 实际大大问题仅仅依靠统计法律依据 是无法防止的,这就需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,五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法律依据 大相径庭。

  张宏伟说,像知网前一天的机构正在致力于深度1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,法律依据 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些基于知识图谱的行业聪慧应用产品,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,亲戚亲戚我们都都需要哪些领域前一天 起步。我被委托人真是,还是要少一些浮躁,踏踏实实做一些基础性的工作。没法知识的支撑,就谈不上‘聪慧’。” 在张宏伟看来,知识库和人工智能,五种为什让互相利于、相互赋能的关系。构建知识库需要人工智能,而人工智能的发展,也离不开知识库。为什会 将人类的知识库转添加计算机能理解的知识库是人工智能的核心大大问题,面临一些困难,需要学术界和产业界同時 努力。(张盖伦)

[ 责编:丁玉冰 ]

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