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在 AI 語義理解領域，谷歌一直不遺余力地進行研發(fā)投入。
對于普通用戶而言，2015 年發(fā)布的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的谷歌智能郵件回復，2016 年上線的神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)（GNMT），便源自于谷歌在該領域的研究成果。在消費級產(chǎn)品之外，谷歌還持續(xù)為 AI 開發(fā)者提供技術支持，不斷推出新的開源工具。
去年夏天，針對語句的語法結構分析，谷歌開源了 SyntaxNet 神經(jīng)網(wǎng)絡框架，以及與之搭配英語分析預訓練模型 Parsey McParseface。緊隨其后，谷歌發(fā)布了針對其他 40 門語言的語法分析模型。并將它們命名為 Parsey's Cousins（即 “Parsey 的表兄妹們”）。對英語國家開發(fā)者而言，為英語之外的語言開發(fā)機器學習系統(tǒng)是一件相當不容易的事?，F(xiàn)在，經(jīng)過將近一年的努力，谷歌推出了 SyntaxNet 框架以及 Parsey 相關模型的升級版。
就雷鋒網(wǎng)所知，這是 SyntaxNet 自誕生以來的最重大升級。這建立在谷歌對各語言的語義理解研究基礎之上。此次升級的核心是一項新技術：能對輸入語句的多層表示進行很好的學習。具體來講，它延伸了 TensorFlow，能對多層語言結構進行合成建模，還能夠在語句或文件處理過程中，動態(tài)地生成神經(jīng)網(wǎng)絡架構。
舉個例子，該升級使創(chuàng)建基于字母的模型（能學習把單獨字母組合成詞語），變得更加簡單。該模型還能夠?qū)W習到，不同詞語在共同組成部分（共享的字母）方面存在聯(lián)系。在另一方面，Parsey 和 Parsey’s Cousins 通過詞語排序而運行。因此它們必須要對訓練中的詞語進行記憶，并依賴語境來決定“生詞”（此前未記憶過的詞語）的語法函數(shù)。
為了展示新版本 SyntaxNet 的強大之處，谷歌同時發(fā)布了新的預訓練過的模型 ParseySaurus。ParseySaurus 模型，使用了上文提到的基于字母的輸入表示。因此，它極大提升了預測新詞語含義的能力。這是基于兩個方面來實現(xiàn)：詞匯的拼寫和在語境中的使用方式。雷鋒網(wǎng)了解到，ParseySaurus 的準確率遠遠超出 Parsey’s Cousins，錯誤率降低了 25%。由于語言的形態(tài)特性和其他屬性，新模型在俄語、土耳其語、匈牙利語上的效果尤其好——這些語言中，同一個詞匯有多種不同形態(tài)，其中許多形態(tài)從未在訓練階段出現(xiàn)過（即便是大型語料庫）。
你或許會對“基于字母的模型是不是語義識別的最佳選擇”感到好奇?；蛘?，是否有其他更好的技術。谷歌表示，新版本的谷歌 SyntaxNet 提供了許多全新可能性，比如 beam search 和不同的訓練目標；但新 SyntaxNet 的能力不止于此。雷鋒網(wǎng)消息，谷歌與布拉格大學（Charles University）合作，將在今年的 CoNLL 大會上舉辦多語言分解競賽（multilingual parsing competition）。競賽目標是為 45 種語言，開發(fā)出在現(xiàn)實環(huán)境下有良好表現(xiàn)的語義分解系統(tǒng)。
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