這些片段共包含5萬多句句子,平均每句有23個單詞。Kassarnig 首先標注出每個詞或短語的語法角色,例如名詞、動詞、形容詞等,然後以每6個詞或短語為一組,計算當有5個連續的詞或短語出現時,第6個詞或短語出現的可能性。



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政客們的演講稿能由機械人代筆嗎?美國研究人員近日設計了一個人工智能計算程式,通過分析美國國會議員的演講片段,就能編寫出流暢的演講稿。不僅如此,該程式還能區分美國多個黨派,以及該黨對某個議題的立場。但研究者坦言,相關方法不大可能真的被政客使用。

具體使用時,只需告訴程式要編寫的是什麼類型的講稿,例如隸屬於哪一個政黨等,程式就會自動搜索相應類別下相似講稿的頭5個單詞或短語的全部組合,並從中任意選擇一種,然後開始自動生成稿件。程式確定頭5個詞或短語後,第6個就可以被預測,然後一個接一個詞地寫下去,直到稿子結束。

程式設計者、馬薩諸塞大學安默斯特分校人員 Valentin Kassarnig 選取了53場美國國會議員討論會中近4千個演講片段,按議員的共和或民主黨背景,以及支持或反對某個議題進行分類,形成一個數據庫。

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本文獲端傳媒授權轉載

 

 

 

Kassarnig 表示,程式編寫的大部分演講稿均語法準確,句子過渡流暢。除政治演講稿外,程式也能用來寫新聞,因為就像大量的、公式化的演講稿一樣,關於同一事件的新聞故事也非常多,足以建成數據庫。他已在GitHub上公布了程式的源代碼,鼓勵其他人嘗試、修改、擴展這個程式。

「議長先生,多年以來,誠實而不幸的消費者們有能力申請破產保護,最後也能合理而有效地清償債務......請支持增長與機會,通過這項法案。」程式編寫出的演講稿。

除了文字學習外,人工智能還在往圖債務協商像方面拓展。美國哈佛大學的研究者們正在從事一項研究,希望設計一款能與人類識圖速度相媲美的仿生電腦系統。研究者們表示,當他們弄清大腦學習方法的基本準則後,遲早能設計出一款與人類相仿、甚至超越人類的電腦系統。

 

內容來自YAHOO新聞

 

人工智慧已經進步到可以政治演講稿了!

新聞來源https://tw.news.yahoo.com/人工智慧已經進步到可以政治演講稿了-055800628.html


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