三六零必定灭腾讯发生了什么?

　　正在豆瓣文字失语者互帮联盟，跨越 30 万人正在给本人的言语能力“举哑铃”。越来越多的人患上了这种时代病——不知若何将感触感染化为文字，或话到嘴边却发觉词不达意、言不由衷。正在厌倦了收集用语复读机似的轰炸之后，我们若何找回一般的言语表达？

　　输入你想要表达的意义，就能获得对应的词语，名为 WantWords（曾叫做“万词王”）的“反向辞书”东西解救了失语的人们。输入“安静中有一点点高兴的形态”，就会给出“悠然自得”、“恬然自脚”、“泰然”如许的成果，也会让人偶遇一些生僻词汇，像是“塌心”、“姁”、“松范”、“逸豫”，也都暗示表情安靖愉悦。

　　系统每次城市给出 100 个词语，布景色由深至浅，代表系统心目中这个词的接近程度。但凡是，正在前十个词里你就能找到本人想要的那一个（正式研究中，前十个词的射中率是75%）。每天，有两万多用户用它处置失语和词穷的搅扰。

　　以下为这个反向辞书系统开辟者的讲解（岂凡超，清华大学计较机系博士生，次要研究人工智能和天然言语处置）：

　　当人类按照一个描述去猜词的时候，脑子里会履历一个如何的过程呢？我们常常也不是一下就晓得谜底的，而是从多个方面，先去做猜测。

　　乍一看，你可能不晓得具体对应的是哪个词，但必定晓得这指向一个名词。英文语境下，你会猜它大要包含 way 这个词素；中文的话，你会猜，这个词很可能包含“路”、“道”等字。

　　这些消息拼贴正在一路，就能够帮帮你揣度出，它可能是“expressway”、“快速路”、“高速公路”如许的词。

　　当你正在 WantWords 中输入一句话时，我们的模子也会履历一个如许的过程，先阐发这句话都表现出词语的哪些特征：是描述词、名词、动词仍是副词？它里面有哪些词素？再去找具有对应特征的词。

　　它们背后的手艺，是人工智能范畴最次要的分支之一——天然言语处置（Natural Language Processing，NLP），一项旨正在让机械理解和说出人类言语的手艺。

　　图灵奖得从， AI 三巨头之一的 Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）曾暗示：可否将反向辞书使命做好是权衡 NLP 模子进修能力的一个主要的目标。

　　由于人类的言语表述是多样且复杂的。现在，机械曾经能正在特定使命上做得很好，好比客服、问答，但若是你只是随便跟它说点什么，它可能就不太理解。

　　2000 年，Bengio 提出了“词嵌入”（word embedding）手艺，将人类言语转化为机械可以或许理解的“言语”，也就是数字（词向量）。2013 年， Google 发现的一套东西大幅提高了这个过程的效率。

　　“词嵌入”为代表的一系列向量暗示进修手艺付与了语义的可计较性。按照运算成果，就能够判断两个向量背后的言语单位正在语义上的类似性——不出不测的话，离得越近越类似，离得越远越无关。

　　就像我们有的时候看书，或者进修一门外语。手边没有辞书，不让你查不认识的词是什么意义，但当看到一个词经常呈现正在特定的上下文之中，久而久之，良多人也能理解它的意义。

　　我们也会塞给机械大量的文本，跟着“语料”喂得越来越多，机械就起头大白：为什么这几个词会连正在一路？为什么这个词后面经常呈现阿谁词？

　　现正在如许的语料库良多，最大的包含上百亿个词语。拿着锻炼好的词向量，去做词语之间类似度的联系关系是很简单的。

　　这也是我们尝试室正在做的工作，锻炼词向量，拿它们去做使用。但正在这个过程中，我们发觉了一个问题：对于一些词，机械老是“学”得不太好。

　　好比“汽车”跟“轮胎”或者“马路”。它们必定不是一个意义，但由于日常平凡正在文本中经常会一块儿呈现，这就会让模子误认为，它们是差不多的。

　　问题还会呈现正在反义词身上。“我很‘喜好’这个苹果”，“我很‘厌恶’这个苹果”。你会发觉，上下文完全一样啊，那模子就会误认为“喜好”和“厌恶”是一个意义。

　　另一个叫做“义原”。正在言语学里，它被定义为语义的最小单元。词是言语学中最小的单元，但从语义上还能够再去拆分。好比“男孩”这个词，它的意义能够被分成“人类”、“男性”、“儿童”。

　　义原能帮帮机械更矫捷地表达和理解一个词的意义。像“ expressway ”这个词，它其实有个义原，就是“道路”，还有一个义原是“快”。这两个义原都能正在本来的那一句话描述中找到响应的词语。

　　回到之前阿谁例子，“汽车”和“马路”的词向量有点近，由于它们经常同时呈现。但这两个词，类别也纷歧样，义原也纷歧样，机械就仍是能大白：它们是两个纷歧样的词。

　　词语的义原消息来自于义原学问库。由于义原并非显式存正在，只能由人来定义，有哪些义原，以及一个词该当被标有哪些义原 —— 所以这个过程有点像编辞书。

　　我们利用的 HowNet 义原学问库从上世纪 90 年代就起头建立，“编辞书的人”是董振东和董强先生父子。他们正在上面投入了十几年的时间，2000 年代初完成第一版并发布，后续不竭更新和扩充。

　　现在，HowNet 曾经是一个很是有特色的学问库，也成为中国给世界天然言语处置范畴的主要贡献。

　　2019 年，董振东先生过世，我们尝试室次要是我把 HowNet 学问库的建立和维护接了过来，将其开源并沉定名为 OpenHowNet。我的次要研究标的目的之一就是基于 HowNet 去做各类各样的天然言语处置使用。好比，它目前只要中文和英文，我们正测验考试将其扩充到两百多种言语。

　　我的博士论文也取此相关：若何将义原代表的人类学问，取现正在深度进修这种纯数据驱动的模子连系起来，来让计较机更能理解人类言语。

　　我们当然能够纯真用语料，喂出一个很懂概率，且越来越精确的模子，但数据中那些固有的偏颇是无法通过数据量的堆积而消弭的。这种偏颇不是机械的问题，它只是对投喂消息的反馈——当这些消息自带成见时，机械输出的成果必然也是有成见的。

　　WantWords 反向辞书的第一版产物最早正在 2019 年就做出来了，次要由我和尝试室的另一名同窗张磊合做完成。

　　正在我们思虑义原学问库的使用时，发觉了这种可能，就去做了摸索。这时看到国外有 OneLook （英文反向辞书）如许的产物，而国内并没有，就想着能够正在研究的根本上做一个演示系统。

　　一起头实的是一点经验都没有，工程整个就是乌烟瘴气。演示系统出来之后也没有做任何推广，只是身边的同窗用完反馈说还不错。就如许一曲放着，可能一天也才几百不到一千的拜候量。

　　曲到客岁 11 月的时候，俄然被一家科技媒体正在微博上保举，一会儿涌进来很多多少人——其时网坐就解体了。

　　由于没有人维护，我们也不看微博，崩了三四天都没发觉。曲到有一家做笔记东西的公司的人联系过来，想合做，我们才晓得这件事。

　　我们当即对办事器进行扩容，同时我们想既然大师喜好用，能够再去做一些改良，就起头做迭代，调试网页端的各类功能。其实都不是很大的更新，加起来可能最多一个月的工做量，但由于我们都有研究或者工做正在身，进度比力慢。

　　用户量放上来之后，良多人就正在后台留言，说很喜好这个产物。还有人说但愿开辟 app 、小法式，以至成心愿者提出说能够帮我们开辟。

　　最起头有人提出情愿帮我们做小法式，后来情愿帮手的人越来越多，到现正在整个意愿者团队曾经有 13 小我，有做小法式开辟的，有做 app 的。意愿者有来自北京和深圳的前后端工程师，有来改过加坡的设想师，也有正在美国的产物司理。

　　现正在平台每天的查询量有二十多万。从后台数据看，绝大部门人仍是正在用它查同义词、相关词或者反义词。

　　虽然我们本意不是想做这个。这个辞书更大的价值正在于，能按照人们的一句话描述，找到意义对应的词汇。同义词替代本身并没有什么手艺含量，很简单的。

　　但我们也但愿它做为产物是好用的。所以正在迭代更新的时候，就愈加着沉满脚以词查词的需求。正在正正在做的新版本里，我们添加了良多好玩的功能。

　　好比最简单的，你想找 aabb 形式的词（花花绿绿），想找两头包含一个特定字的词，想找表达正向或负向情感的词；还能够找谐音梗，好比你输入朱广权、李佳琪，辞书就能帮你找像“小猪佩奇”如许带谐音梗的词。

　　同时，我们也支撑更多类型词语的查询，包罗古汉语词、专业术语、收集风行语等，正在未来还会支撑日语、法语等其他言语的词语。我们但愿将它打形成互联网最好用的查词东西，帮更多人处理词穷的问题。

　　五年前，我选了天然言语处置做为本人的研究标的目的。其时这个标的目的其时还没有像现正在如许抢手，我心想比及结业的时候，也许就正好起来了。

　　成果确实如斯。特别是 GPT-3 呈现之后，它的使用给整个行业都带来很大的激励。也恰是这个范畴的飞速前进让我们的“反向辞书”可以或许达到现正在的结果。

　　马斯克开办的 OpenAI 人工智能研究室建立的言语模子，于 2020 年 5 月推出。它操纵深度进修生成天然言语文本。文素质量之高，“正在硅谷激发一阵寒意”（《连线》），也激发 AI 生成文本的风潮。英国的《卫报》曾颁发过一篇完全由 GPT-3 撰写的报道，从题为阐释为何 AI 对人类是无害的。

　　有一些特地用于测试言语能力的使命榜单，中英文版本都有，里面有各类各样的问题，好比让你判断两句话是不是表达一个意义，给你前一句话能不克不及推出下一句话，等等。

　　虽然如斯，人们仍是正在不竭摸索，良多时候，这种摸索会走正在现实使用的前面。像 WantWords ，它正在研究上的意义就远弘远于目前做为一个使用系统的意义。

　　我们教员一曲都说，要做面向现实使用的研究。这个过程中会发觉良多新的问题，好比查到的词不那么好，该怎样把一些无关的词去掉之类的。

　　我们正在预备的一篇论文，就是环绕第二版反向辞书，它利用的又是一套完全分歧的道理架构。具体道理嘛，现正在还不克不及透露。

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