Google опубликовала исходный код проекта Active Question Answering (ActiveQA), цель которого — научить ИИ-алгоритмы лучше отвечать на вопросы, пишет VentureBeat.
ActiveQA — это агент, который многократно взаимодействует с вопросно-ответными системами на естественном языке, чтобы добиться более качественных ответов. Для этого он различными способами перефразирует изначальные вопросы. Например, «Когда родился Тесла?» превращается во «В каком году родился Тесла?» или «Когда день рождения Теслы?»
Со временем ActiveQA, в основе которого лежит фреймворк обучения с подкреплением, учится более чётко задавать вопросы, что позволяет получать лучшие результаты. Каждый вопрос, вводимый в QA-систему, оценивается по тому, насколько он согласуется с ответом. В зависимости от этого корректируются параметры алгоритма.
ActiveQA будет доступен в виде пакета для библиотеки машинного обучения TensorFlow. Помимо модели выбора ответов и вопросно-ответной системы, Google предоставляет готовую sequence-to-sequence систему, адаптированную из руководства TensorFlow Neural Machine Translation.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.