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全局性的神经网络比专注于各个部分的神经网络效果还要高

时间:2017-08-22 14:35来源:未知 作者:admin 点击:
8月22日上午消息,迪士尼与麻省大学波士顿分校的研究人员合作开发了一种技术,能够利用人工智能算法评估短篇故事流行度。该团队收集了大约5.5万条回答,将其中超过2.8万条归为故事,每一个故事平均有369个单词。他们随后还开发了两个不同的神经网络--一个用
    8月22日上午消息,迪士尼与麻省大学波士顿分校的研究人员合作开发了一种技术,能够利用人工智能算法评估短篇故事流行度。该团队收集了大约5.5万条回答,将其中超过2.8万条归为故事,每一个故事平均有369个单词。他们随后还开发了两个不同的神经网络--一个用于查看每个故事的不同部分,另外一个从更加整体的视角评估一个故事。
 
    每个人工智能都可以预测一个故事的相对流行度,这两个神经网络都比单纯的文字性评估效果更好,但全局性的神经网络比专注于各个部分的神经网络效果还要高出18%。
 
    业内人士认为,电影公司未来也可能会使用类似的技术选择剧本。研究人员使用社交问答网站Quora上的文章来训练人工智能程序,因为该网站上的很多答案都以故事的形式体现,所以读者的点赞可以作为一项流行度指标,大致体现故事的质量。
 
    虽然这些人工智能程序还不能像专业文学批评家一样分析故事的好坏,但却能够预测哪些故事可能最受欢迎。“我们的神经网络在预测故事能否流行方面取得了一些成功。”迪士尼研究员Boyang Li说,“你还不能使用它们挑选当地写作比赛的优胜者,但却可以用于指导未来的研究。”
(责任编辑:admin)
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