八所大学参与IBM沃森计算机系统的开发

  • 时间:
  • 浏览:0
  • 来源:5分6合官网平台_5分6合网投平台_5分6合投注平台_5分6合娱乐平台

  IBM近日公布,有八所大学与 IBM 研究人员正在公司合作 土办法推动沃森计算机系统身后“问答”技术的开发,该系统在2月14-16日播出的智力竞赛节目Jeopardy! 《危险边缘》中与人类一较高下。

  麻省理工学院(MIT)、德州大学奥斯汀分校、南加州大学(USC)、伦斯勒理工学院(RPI)、纽约州立大学阿尔巴尼分校(UAlbany)、特兰托大学(意大利)、马萨诸塞大学安姆斯特分校以及卡内基梅隆大学正在与 IBM 公司合作 土办法开发首个使研究人员可以有效地就底层问答功能进行公司合作 土办法,否则将其应用于 IBM沃森计算机系统的的这个 首个开放式架构。

  沃森的问答技术使用突破性的分析工具来理解那此的现象,对一定量数据进行分析,否则根据它发现的证据给出最佳答案。今天公布的这项持续性研究公司合作 土办法将帮助利于沃森转变企业和社会运作土办法的能力,并利于如医疗卫生、银行、政府等行业的变革。

  “朋友很高兴与那此在其个人领域表现优异的大学和专家们进行公司合作 土办法,朋友可帮助推动作为 IBM沃森系统的支柱的问答技术的进步”,IBM沃森项目组负责人 David Ferrucci博士表示,“《危险边缘》Jeopardy! 挑战的成功将突破与计算技术的补救和理解人类语言的能力有关的障碍,并将对科学、技术和商业带来深远的影响。”

  以下大学正在帮助 IBM 开发用以支持沃森系统的问答技术的功能:

  卡内基梅隆大学:来自卡内基梅隆大学,由计算机科学数学 院语言技术研究所教授 Eric Nyberg 带领的一支研究队伍帮助 IBM 制定“公开推进那此的现象回答技术进步”计划的架构和土办法论。CMU 卡内基梅隆大学还对沃森系统做出了有有八个 直接贡献:一是来源扩展算法,用于选则用来回答关于既定主题的那此的现象的最佳文本资源,一是答案评分算法,该算法增进了沃森用来判断某个候选答案在几时不可能 正确的能力。

  麻省理工学院:来自麻省理工学院,由计算机科学及人工智能实验室首席研究科学家 Boris Katz 带领的有有八个 研究团队开创了有有八个 名为 START 的在线自然语言那此的现象回答系统,该系统可以使用来自半行态化和行态化信息存储库的信息来非常准确地回答那此的现象。对沃森系统的根本贡献是将那此的现象细分成简单的子那此的现象,以便越来越来越快埋点相关回答,否则将那此回答汇合起来形成最终答案的能力。沃森系统的架构还利用了由麻省理工学院开创的对象-属性-值数据模型,该模型支持对半行态化数据源中的信息进行有效的检索,以回答自然语言那此的现象。

  南加州大学:来自南加州大学维特比工程学院,由维特比工程学院信息科学研究所人类语言技术部门主任带领的有有八个 研究团队致力于大规模信息提取、分析和知识推理技术,目的是将一定量国际来源的资料转化为该系统的一般知识资源,并利用那此知识进行推理,以发现矛盾和差异之处。

  德州大学奥斯汀分校:德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系教授兼系主任 Bruce Porter 25年来时不时 从事自动推理和自动问答技术方面的教研工作。他的德州大学研究团队(包括研究科学家 Ken Barker 博士)正在致力于扩展沃森系统的功能,重点关注一定量的常识性知识。研究目标是通过开发常识性知识的计算资源来帮助该系统回答那此的现象。德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系教授 Raymond Mooney 25年来时不时 从事自然语言补救和机器学习方面的教研工作。他的研究团队从事文本补救计算土办法的开发,重点是通过自动学习来将语言映射成其意义的逻辑表示的系统。特别是,朋友不可能 开发出用于学习从文本中提取知识的土办法,这是对沃森系统的有有八个 关键要求。

  伦斯勒理工学院:来自伦斯勒理工学院,由计算机科学系助理教授 Barbara Cutler 带领的有有八个 研究团队正在研究和开发有有八个 可视化组件,用以向內部观众显示其对沃森计算机系统所采取的用来对那此的现象进行细分和形成可与人脑媲美的快速、精确回答的大规模并行分析技术。

  纽约州立大学阿尔巴尼分校:来自纽约州立大学阿尔巴尼分校的 Tomek Strzalkowski 教授和他的研究团队开发出了一项用于持续研究的交互式问答功能。在研究有有八个 僵化 的主题时,你很少可以通过只问有有八个 那此的现象就获得你须要的答案,相反,你须要提出一连串的那此的现象可以选则最终解答。这个 技术进展使计算机系统可以记住完整版交互过程,而都有将每个那此的现象当作第有有八个 那此的现象来对待,这是对真实对话的仿真。确实该技术不可能 智力测验形式的性质而不适用于具体的《危险边缘》挑战,但 IBM 正在与纽约州立大学阿尔巴尼分校进行公司合作 土办法,以便将来把这个 功能集成进 沃森系统,不可能 该功能非常适用于诸如医疗卫生、政府、金融服务等其他行业情景。

  特兰托大学(意大利):来自特兰托大学,由 Giuseppe Riccardi 教授和 Alessandro Moschitti 教授带领的有有八个 研究团队致力于机器学习、那此的现象回答和对话代理人方面的研究工作。该团队与 IBM 间的持续公司合作 土办法的目标是研究高级机器学习技术以及基于语法和语义行态的富文本表示,以便对 IBM 沃森系统进行优化。该团队已在统计学习理论(如核土办法)最新成果的基础上开发出了应用于自然语言理解的技术。该技术增强了沃森系统从它被问到的那此的现象中进行学习的能力(如自动化的《危险边缘》 提示分类)。补救在从由沃森系统的搜索算法发现的答案中选则最佳答案时的不选则性(这个 对答案清单进行排名)也其是主要研究方向之一。

  马萨诸塞大学安姆斯特分校:来自马萨诸塞大学的 James Allan 教授和他的研究团队致力于信息检索(或称文本搜索)的研究。问答技术的这个 重要功能是研究的第一步:寻找和检索最不可能 含高准确答案的文字。否则,该系统的深层语言补救功能对返回的信息进行分析,以便在文字中寻找实际答案。

  “将问答技术应用于实时 Jeopardy! 那此的现象对该领域是有有八个 重要挑战,不可能 这要求系统更越来越来越快和以更高可信度做出回答,到目前为止这个 点还等候在不可能 性上”,卡内基梅隆大学教授 Eric Nyberg 表示,“《危险边缘》 要求相当僵化 的推理形式,包括对隐喻、双关语和谜题的使用,这超出了对语言的基本理解的范围。作为有有八个 挑战那此的现象,《危险边缘》不可能 充埋点挥这方面的最高技巧。”

  问答计划由 IBM 和卡内基梅隆大学在 1008 年发起,旨在为加快自动那此的现象回答领域的研究公司合作 土办法提供基础性架构和土办法论。通过对开发用于支持和标准化同时研究实验的架构的长期承诺,问答计划正在加快 问答 技术的进步速率。

  最新的问答成果包括有有八个 开源软件,用作更好地帮助学生和其他参与者参与问答增强工作的平台。