Как «поговорить» со 100 000 книг: Talk To Books

Поиск ответов в Talk To Books основан на семантике на уровне предложений. Входными данными для обучения здесь стал миллиард пар высказываний, взятых из реальных разговоров людей, в которых второе высказывание является ответом на первое. На них и обучалась нейронная сеть сервиса. Затем в систему загрузили тексты книг, и искусственный интеллект стал искать в них строчки, которые вероятнее всего являлись бы ответом на запрос.

Посмотрим, как это выглядит.

Главная страница сервиса. Строка ввода и примеры вопросов, если пользователю пока не пришли на ум свои:

Для начала попробуем один из предложенных и актуальный во все времена вопрос «How can I stop thinking and fall asleep?»

Как видно из снимка, предположительные ответы выделяются жирным шрифтом. И они действительно отвечают на вопрос. Вернее, содержат ответы на этот вопрос, которые высказывались в книгах. При этом буквального совпадения не требуется — важен именно смысл вопроса.

После цитаты есть ссылка на страницу книги, а ниже дана ссылка на саму книгу и категорию, в которой она находится в системе. Благодаря наличию категорий можно настроить фильтры для поиска. Мы выберем самый неожиданный для вопроса — категорию Arts (искусство):

Результат, тем не менее, оказался ожидаемым и даже банальным:

Не совсем то, что нужно, правда? Конечно, сервис зависит от количества используемых книг, и, вероятно, есть книги по искусству с более подходящими ответами, которые нейронная сеть не видела. Не будем делать преждевременных выводов. Попробуем задать книгам другие вопросы.

«How to play the piano?»

«What is the human future?»

«Do you speak English?»

Как мы видим из результатов, сервис довольно неплохо справляется с поиском ответов на вопросы, несмотря на некоторые простительные огрехи. Например, невозможно ответить одним предложением, как играть на пианино. Разве что сказать «Сядь и играй!». Но книги с таким ответом не нашлось.

Разработчики предполагали, что нейронная сеть сможет отвечать не только на вопросы, но и на утвердительные реплики. Возьмем реплики из реальных книг и посмотрим, совпадут ли ответы на них сервиса с ответами, данными в самих книгах.

Книга «The Great Gatsby» (F. Fitzgerald), цитата «Suppose you met somebody just as careless as yourself» (ответ в книге: «I hope, I never will»).

Нейронная сеть находит нужную книгу, но вместо ответной реплики (как предполагалось разработчиками) выдает только саму цитату.

Пробуем ещё. Книга «Little women» (L. Alcott), цитата «I’m glad you’ve come, I was afraid you wouldn’t» (ответная реплика в книге: «Jo wanted me to come…»)

Здесь результаты лучше, и хотя сервис продолжает приводить саму цитату в других книгах, встречаются и более менее приемлемые ответы. Исходную книгу нейронная сеть не выдала (хотя она там точно есть).

Проверим напоследок книгу Watching the English (Kate Fox) с цитатой «I can talk about girl’s tits if I like!» (ответ в книге: «Nah — it’s not the feminists’ll get you, it’s the Weights and Measures lot»)

Эта книга нехудожественная, но сервис не распознал и её. Ответы тоже довольно неоднозначные, хотя в некоторых контекстах приемлемы.

Вывод: сервис заточен в основном под вопросы, писать туда утвердительные фразы большого смысла нет. Несмотря на свой по большей степени развлекательный характер, Talk to Books можно использовать для поиска книг для чтения: поскольку вы знаете, откуда взяты ответы на ваш вопрос, то можете выбрать книги, которые захотите прочитать целиком.

Своеобразную пользу вынесли из этого сервиса и некоторые преподаватели английского: благодаря тому, что он доступен только на английском языке, учителя предлагают ученикам тренироваться в нем на составлении вопросительных предложений. В любом случае, провести вечер-другой с этим сервисом точно стоит.

Анастасия Гарькуша

Источник: m.vk.com

Комментарии: