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谷歌人工智能可改变句子时态、语态属性

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【中国】在蒙特利尔的neurips 2018大会的留意关断主电机源一篇论文——《带有属性控制的内容保留文本生成》中，密歇根大学和google brain的数据科学家描述了一种机器学习架构，不仅能够根据给定样本生成句子，还能够在保留原意的前提下，改变原句的茶叶机械情绪、复杂程度、时态甚不得大于0.1倍钢筋阀门配件直径至是态度。

这个系统可能有一天会用于复述、团队论断、机器翻译和会话系统。它可以补充微软研究所11月展示的系统，该系统利用复杂的自然语言处理技术来推理弱结构文本中的关系。“在这项工作中，我们解决了修改句子文本属性的问题。”研究人员写道。“据我们所知，我们演示了首个能够在没有并行数据的情况下，修改给定句子的多个文本属性的实例。天津”

该团队首先解决了情绪控制问题。他们找来了一个餐馆评论数据集——yelp评论数据集的过滤版本，以及大量的imdb电影评论，这两个数据集分别有447,000和300,000个句子，他们用来训练系统。

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在培训完成之后，研究人员使用包含了128,000条餐厅评价和36,000条电影评论的测试数据集，尝试将原本带有负面情绪的句子转换成具有正面情绪的文本，而将带有正面情绪的句子转换包括测力精度成带有负面情绪的文本。

用“双语评估替换”（bleu）进行的评估表明，这个人工智能系统能够胜过两种领先的文本生成方法。bleu是一套评估机器翻译文本的标准方法。此外，它始终能够生成与输入的句子相关的、语法正确的句子，在某种程度上，亚马逊的mechanical turk研究参与者认为它的输出比以前的方法更为真实。

这个系统生成的句子的连贯程度令人惊讶。在一个例子中，“柜台后面的人不友好”变成了“柜台上的人非常友好并且乐于助人。”在另一个例子中，模型将“这是这部电影另一个有趣的地方”变成了“这部电影的质量简直糟得没救了”。

更令人印象深刻的是，在另一项测试中的研究人员使用该系统同时控桑拿房制句子的多种属性，包括情绪、时态、态度和情绪。在用来自toronto bookcorpus数据集的200万个文本片段进行培训之后，该模型能够将未来时态中的指示性情绪，“约翰将无法在营地中生存”转换为条件时态中的虚拟语气，“约翰不能住在营地”。