Facebook is getting even closer to

Facebook is getting even closer to a human-level understanding of what people are saying.

Facebook has developed DeepText, a new way to parse text using artificial intelligence processes that’s quicker at picking up new languages and slang than traditional approaches.

In a company blog post published on Wednesday, three members of the company’s applied machine learning team — Ahmad Abdulkader, Aparna Lakshmiratan and Joy Zhang — announced the technology that’s already being used across Facebook and Facebook Messenger.

DeepText is able to churn through “several thousands of posts per second” across more than 20 languages and understand what’s being communicated with “near-human accuracy,” according to the announcement post.

Facebook’s ability to comprehend what people are saying on its platform isn’t new. The company has been doing that for years in order to pick out which posts to show in people’s news feeds, which ads to show them and, more recently, which posts to show in its search results.

The new part is how good Facebook is getting at understanding what people are saying and, as importantly, how quickly it’s going to be able to get even better.

With DeepText, Facebook isn’t taking the traditional approach to computationally understanding text. The traditional approach basically entails writing a combination of the Oxford English Dictionary, Encyclopedia Britannica and a grammar textbook that a computer can reference when it’s processing words, sentences and paragraphs and repeating the process for each language the computer needs to learn. That human-dependent process limits the computer’s knowledge base to what humans would be able to teach it. It would be better for a computer to be able to teach itself, a process called machine learning that is exactly what Facebook’s team has adopted.

Facebook’s team took inspiration from a research paper published last year by members of Facebook’s artificial intelligence team that eschewed the traditional word-based approach for a character-based one. From what I can understand of that research paper, the character-based approach means that a computer doesn’t need a human-compiled dictionary to start learning what words mean and how they relate to one another; it can figure out those meanings and relationships on its own by starting from scratch at the character level.

That is to say, DeepText is able to pick up slang and new languages super-quickly without being limited by humans’ ability to teach it those words. Or put another way, DeepText is able to learn languages like Keanu Reeves was able to learn kung fu in “The Matrix,” except it doesn’t have to first get its butt kicked by Morpheus.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Facebook จะได้รับใกล้กับมนุษย์ระดับความเข้าใจสิ่งที่ท่านพูดFacebook ได้พัฒนา DeepText วิธีการใหม่ในการแยกวิเคราะห์ข้อความโดยใช้กระบวนการประดิษฐ์ที่มีความเร็วที่รับภาษาใหม่และคำสแลงมากกว่าวิธีดั้งเดิมบริษัทบล็อกโพสต์เผยแพร่เมื่อวันพุธ สมาชิกที่สามของบริษัทของใช้เครื่องทีมเรียนรู้ — Abdulkader อะหมัด Aparna Lakshmiratan และ เตียวสุข — ประกาศเทคโนโลยีที่มีการใช้ทั้ง Facebook และ Facebook MessengerDeepText จะสามารถปั่นผ่าน "หลายพันโพสต์ต่อวินาที" มากกว่า 20 ภาษา และเข้าใจอะไรเป็นการติดต่อสื่อสารกับ "ความถูกต้องใกล้กับมนุษย์ ตามโพสต์ประกาศความสามารถของ Facebook จะเข้าใจสิ่งที่ท่านพูดบนแพลตฟอร์มของไม่ใหม่ มีการทำบริษัทที่ปีเพื่อเลือกโพสต์ที่จะแสดงในประชาชน ฟีดข่าว โฆษณาที่จะแสดงให้พวกเขา และ เมื่อเร็ว ๆ นี้ ซึ่งโพสต์จะแสดงในการค้นหาผลลัพธ์ส่วนใหม่เป็น วิธีดีของ Facebook คือการที่เข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูด และ สำคัญ ความเร็วก็จะสามารถรับได้ดียิ่งขึ้นกับ DeepText, Facebook ไม่ใช้วิธีดั้งเดิม computationally เข้าใจข้อความ วิธีการแบบดั้งเดิมพื้น entails เขียน พจนานุกรมอังกฤษ Oxford สารานุกรม Britannica และตำราไวยากรณ์ที่คอมพิวเตอร์สามารถอ้างอิงเมื่อมีการประมวลผลคำ ประโยค และย่อหน้า และทำซ้ำกระบวนการสำหรับแต่ละภาษาคอมพิวเตอร์ต้องเรียนรู้ กระบวนการขึ้นอยู่กับมนุษย์นั้นจำกัดฐานความรู้ของคอมพิวเตอร์มนุษย์ใดจะสามารถสอนได้ มันจะดีกว่าสำหรับคอมพิวเตอร์เพื่อให้สามารถสอนตัวเอง กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องที่ว่าได้นำทีมงาน Facebook สิ่งที่เรียกว่าทีมงานของ Facebook เอาแรงบันดาลใจจากกระดาษงานวิจัยที่ตีพิมพ์ปี โดยสมาชิกของทีมงานปัญญาประดิษฐ์ของ Facebook ที่ eschewed ตามคำวิธีดั้งเดิมสำหรับหนึ่งตัวอักขระ จากสิ่งที่ฉันสามารถเข้าใจว่ากระดาษวิจัย วิธีการใช้ตัวอักขระหมายถึง ว่า คอมพิวเตอร์ไม่จำเป็นพจนานุกรมที่รวบรวมมนุษย์เริ่มเรียนรู้ความหมายของคำและวิธีการที่มีความสัมพันธ์กับคนอื่น มันสามารถคิดออกความหมายเหล่านั้นและความสัมพันธ์ในตัวเอง โดยเริ่มต้นจากรอยขีดข่วนที่ระดับอักขระกล่าวคือ DeepText สามารถรับคำสแลงและภาษาใหม่ซุปเปอร์รวดเร็วโดยไม่ต้องถูกจำกัดโดยความสามารถของมนุษย์สอนคำพูดเหล่านั้นมันได้ หรืออีกวิธีหนึ่ง DeepText คือสามารถเรียนรู้ภาษาเหมือนคีอานูรีฟส์สามารถเรียนรู้กังฟูใน "เดอะเมทริกซ์ ยกเว้นที่ไม่จำเป็นต้องได้รับการชนเตะ โดยมอร์เฟียสวัล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Facebook จะได้รับได้ใกล้ชิดกับความเข้าใจของมนุษย์ระดับของสิ่งที่ผู้คนพูด. Facebook ได้มีการพัฒนา DeepText เป็นวิธีใหม่ที่จะแยกข้อความโดยใช้กระบวนการทางปัญญาประดิษฐ์ที่เร็วที่หยิบขึ้นมาภาษาใหม่และคำสแลงกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม. โพสต์ในบล็อกของ บริษัท ตีพิมพ์ในวันพุธที่สามสมาชิกของทีมการเรียนรู้เครื่องของ บริษัท ที่ใช้ - อาห์หมัด Abdulkader, Aparna Lakshmiratan และจอยจาง - ประกาศเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้วจะถูกนำมาใช้ใน Facebook และ Facebook Messenger ได้. DeepText สามารถที่จะปั่นผ่าน "หลายพันหลายที่โพสต์ต่อวินาที" ในกว่า 20 ภาษาและเข้าใจสิ่งที่กำลังสื่อสารกับ "ความถูกต้องใกล้เคียงกับมนุษย์" ตามที่โพสต์ประกาศ. ความสามารถของ Facebook ที่จะเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดบนเวทีของมันไม่ได้ใหม่ บริษัท ได้รับการทำที่สำหรับปีเพื่อที่จะเลือกออกที่โพสต์ที่จะแสดงในข่าวของคนฟีดโฆษณาที่จะแสดงให้พวกเขาและเมื่อเร็ว ๆ นี้ซึ่งโพสต์ที่จะแสดงในผลการค้นหา. ส่วนใหม่เป็นวิธีที่ดีที่ Facebook จะได้รับ ในการทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้คนพูดและเป็นสิ่งที่สำคัญวิธีการอย่างรวดเร็วก็จะสามารถที่จะได้รับที่ดียิ่งขึ้น. ด้วย DeepText, Facebook ไม่ได้นำวิธีการแบบดั้งเดิมกับข้อความเข้าใจคอมพิวเตอร์ วิธีการแบบดั้งเดิมโดยทั่วไป entails เขียนรวมกันของฟอร์ดอังกฤษพจนานุกรมสารานุกรม Britannica และตำราไวยากรณ์ที่คอมพิวเตอร์สามารถอ้างอิงเมื่อมันประมวลผลคำประโยคและย่อหน้าและทำซ้ำขั้นตอนสำหรับแต่ละภาษาคอมพิวเตอร์ความต้องการที่จะเรียนรู้ ว่ากระบวนการของมนุษย์ขึ้นอยู่กับข้อ จำกัด ฐานความรู้ของคอมพิวเตอร์กับสิ่งที่มนุษย์จะสามารถที่จะสอน มันจะดีกว่าสำหรับคอมพิวเตอร์เพื่อให้สามารถที่จะสอนตัวเองกระบวนการที่เรียกว่าเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นสิ่งที่ทีมงานของ Facebook ได้นำ. ทีมงานของ Facebook เอาแรงบันดาลใจจากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ในปีที่ผ่านมาจากสมาชิกของทีมหน่วยสืบราชการลับของ Facebook เทียมที่คาดแบบดั้งเดิม วิธีการคำที่ใช้สำหรับตัวละครที่ใช้อย่างใดอย่างหนึ่ง จากสิ่งที่ฉันสามารถเข้าใจของงานวิจัยที่วิธีการที่ตัวอักษรตามหมายความว่าคอมพิวเตอร์ไม่จำเป็นต้องพจนานุกรมมนุษย์รวบรวมเพื่อเริ่มต้นเรียนรู้สิ่งที่คำหมายและวิธีการที่พวกเขาเกี่ยวข้องกับอีกคนหนึ่ง; มันสามารถคิดออกความหมายเหล่านั้นและความสัมพันธ์ในตัวเองโดยเริ่มต้นจากรอยขีดข่วนที่ระดับตัวละคร. นั่นคือการพูด DeepText คือสามารถที่จะรับสแลงและภาษาใหม่ซุปเปอร์ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องถูก จำกัด โดยความสามารถของมนุษย์ที่จะสอนคำพูดเหล่านั้น . หรือใส่วิธีอื่น DeepText สามารถที่จะเรียนรู้ภาษาเช่นคีอานูรีฟส์ก็สามารถที่จะเรียนรู้กังฟูใน "The Matrix" ยกเว้นว่ามันไม่จำเป็นต้องได้รับครั้งแรกของก้นเตะ Morpheus