文本總結(jié)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的最佳應(yīng)用途徑之一，微軟研究院最近發(fā)表的一篇論文證明了這一點(diǎn)。同時，文本自動總結(jié)功能有望減少企業(yè)員工閱讀郵件的時間。一項(xiàng)調(diào)查表明，企業(yè)員工平均每天需要2.6個小時用來閱讀郵件信息。近日，“谷歌大腦”（Google Brain）聯(lián)合英國倫敦帝國理工學(xué)院構(gòu)建了一個智能系統(tǒng)，利用Google的Transformers架構(gòu)與針對抽象文本量身定制的文本總結(jié)系統(tǒng)，可總結(jié)包括：新聞、科學(xué)、故事、說明、電子郵件、專利以及立法法案等文本內(nèi)容。

在上述所有文本形式中，Google Brain的AI完美的總結(jié)了1000個文本實(shí)例，其真實(shí)度與編輯、作家所撰寫的內(nèi)容幾乎一樣。正如研究人員所指出的那樣，與執(zhí)行技術(shù)相比，文本摘要旨在從輸入文檔中生成準(zhǔn)確而簡潔的摘要。抽象總結(jié)不僅可以復(fù)制輸入中的片段，還可以產(chǎn)生新穎的單詞或覆蓋主要信息，從而使輸出在語言上保持流利和人性化。

“情感探測器”是Google人工智能研究部門，Google Brain的研究人員在論文中介紹的一種神經(jīng)結(jié)構(gòu)。與所有深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，它們包含布置在相互連接層中的神經(jīng)元，這些功能從輸入數(shù)據(jù)傳輸信號并緩慢調(diào)整每個連接的權(quán)重，這就是所有AI模型如何提取特征并學(xué)會進(jìn)行總結(jié)的方式。Google Brain的團(tuán)隊設(shè)計了一個數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，其中包含了整個文檔中很重要的句子。人工智能必須通過利用網(wǎng)絡(luò)和新聞文章來填補(bǔ)空白，包括研究人員編寫的新語料庫和網(wǎng)絡(luò)文章等。

在實(shí)驗(yàn)中，研究小組選擇了性能最佳的Pegasus模型：一種具有5.68億個參數(shù)或從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的變量模型，通過從3.5億個網(wǎng)頁中提取的750GB文本（通用抓取）和從新聞網(wǎng)站收集的文章總計3.8TB。研究人員稱，在流利性和連貫性方面達(dá)到了很高的語言質(zhì)量，并且不需要人工進(jìn)行修改、校準(zhǔn)等處理。

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