Facebook发力黑科技,一秒将能分析数千篇文章

简介:

Facebook 的目标是理解用户的一切。在Facebook的社交网络上,每日都会有大量的数据被分享,Instagram、WhatsApp更甚至是Oculus,对Facebook来说其迫切需要寻找一种方法来编目所有这些信息,并使得这些信息最终易于被搜索,但显然这是一个非常艰巨的任务。因此,Facebook将重心转向了人工智能。

基于此,Facebook日前对外发布了一个人工智能新产品DeepText,它能够准确识别人类的聊天内容、DeepText源自于Facebook AI Research小组,运用多种深度神经网路架构,能进行文字与字元层级的学习,搭配深度学习进行模型训练,可被用来理解Facebook Messenger用户对话或脸书用户贴文,了解用户需求及兴趣提供建议。

Facebook指出,和传统自然语言处理技术相比,深度学习导向的技术使DeepText对语言方面的知识仰赖较少,更能理解不同语言的文字意涵,且有效处理标籤化的资料,满足Facebook在文字理解处理上的需求。此外,Facebook还表示,DeepText能够以“接近人类的精确度”,理解人们的聊天内容。

另外,依托后台的计算能力,这一工具每分钟能够分析、识别数千条网友评论或是聊天内容。在语种方面,这一工具已经能够分析20多种语言。而除了识别聊天内容,给出自动建议之外,DeepText的另外一个应用领域是打击垃圾骚扰信息。在社交网络平台上,存在大量的网络营销帖子,Facebook可以自动加以识别并且快速删除。

DeepText还会将整合于移动聊天工具中,系统可以自动分析用户的聊天信息,比如如果认为两位好友正在谈论一个出行计划,系统可以自动匹配出Uber、Lyft等移动专车的信息,或是给出天气预报等内容。

关于下一步未来发展,DeepText 研发团队将让 DeepText:能更好地理解用户的兴趣,从而能为用户提供与其兴趣更匹配的内容。具有把文本和图片内容结合起来理解的能力。发展诸如双向循环神经网络 (BRNN) 等新型深度神经网络。

自媒体新智元在最新的一篇文章中这样总结到:

未来,如果 DeepText 与 Facebook 的虚拟智能助理 M 整合,Facebook 就能更好地理解用户及其需求,并且更好地连接商家和消费者——这不仅仅会为 Facebook 增加广告收入,还会在其平台上形成一个生态闭环。用户在 Facebook 上花费的时间越多,留下的信息量也就越大,Facebook 的搜索引擎也会变得更加智能。
本文转自d1net(转载)

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