科技新聞機器人亮相,人工智能還能為科學(xué)交流做些什么
近日,一款看起來挺有文化的寫稿機器人上線了。它叫小柯,由中國科學(xué)報社和北京大學(xué)科研團隊共同研發(fā)。
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201908/403811.htm小柯寫的不是普通的稿子,而是中文科學(xué)新聞。據(jù)中國科學(xué)報副總編輯、項目負(fù)責(zé)人張明偉介紹,小柯以論文英文摘要為基礎(chǔ),能夠快速寫出中文科學(xué)新聞底稿,然后由專業(yè)人士和報社的編輯進(jìn)行把關(guān)和信息完善,幫助科學(xué)家以中文方式快速獲取全球高水平英文論文中的最新科研進(jìn)展。
小柯的作品已經(jīng)上線。人工智能的觸角,也在伸向各個領(lǐng)域。
小柯:一個盡職的摘要翻譯轉(zhuǎn)寫者
記者發(fā)現(xiàn),7月5日,小柯機器人發(fā)出第一篇稿子,截止至8月14日記者統(tǒng)計時,小柯機器人共發(fā)稿350篇。初期更新時間距論文發(fā)表時間間隔一個月左右,現(xiàn)在可以做到當(dāng)天或隔天更新,每天更新幾到二十幾篇左右不等。所選論文來自生命科學(xué)等領(lǐng)域,涉及《自然》《細(xì)胞》《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》等期刊。
記者對照分析了小柯作品《單細(xì)胞測序揭示冠狀動脈疾病保護機制》及其英文原文。新聞中,小柯先對論文主題、研究單位以及發(fā)表期刊進(jìn)行簡單介紹,后接英文原文摘要的翻譯,大致反映原文內(nèi)容;翻譯時會對原文進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼Z句簡化,同時在對專業(yè)詞語的翻譯上也使用了如“血管平滑肌細(xì)胞”“保護性纖維帽”等專業(yè)表述。
不過,這也不全是小柯的功勞,因為稿件發(fā)出前,還有人工審校這一步驟。北京大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)研究所研究員萬小軍團隊負(fù)責(zé)小柯的系統(tǒng)總體設(shè)計與聯(lián)合技術(shù)攻關(guān)。 他告訴記者,目前機器翻譯系統(tǒng)的性能很大程度上依賴于其所使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù),即平行語料。目前的平行語料多為新聞?wù)Z料,因此訓(xùn)練得到的機器翻譯模型對于日常新聞的翻譯效果較好。但學(xué)術(shù)文獻(xiàn)(比如生物學(xué)術(shù)論文)與日常新聞在用詞造句等方面都有較大差別,機器翻譯系統(tǒng)對于學(xué)術(shù)文獻(xiàn)翻譯的效果并不理想。
這一次,他們通過融合領(lǐng)域知識進(jìn)行語句智能篩選,選擇適合大眾理解的語句,并基于語句簡化提升語句翻譯質(zhì)量。“英文學(xué)術(shù)論文摘要適合專業(yè)科研人員閱讀,但摘要中的語句并不都適合寫到科學(xué)新聞中面向大眾傳播,因此需要結(jié)合科學(xué)報編輯提供的先驗知識,采用計算機算法對語句進(jìn)行篩選,保留適合進(jìn)行大眾新聞傳播的語句?!比f小軍說。
涉及到語言和文字的地方,自然語言處理都能發(fā)揮作用
研發(fā)小柯用了半年時間,萬小軍表示,和一般寫稿機器人相比,一個好的跨語言科技新聞寫稿機器人需要進(jìn)行兩次重要的信息轉(zhuǎn)換過程:一次是不同語言的轉(zhuǎn)換,將英文文本轉(zhuǎn)換為中文文本;另一次是語言風(fēng)格的轉(zhuǎn)換,將學(xué)術(shù)型文字表達(dá)轉(zhuǎn)換為大眾能夠接受的通俗文字表達(dá)?!斑@兩次轉(zhuǎn)換都具有較大的挑戰(zhàn)性,目前并沒有完全解決。后續(xù)還需要進(jìn)一步積累數(shù)據(jù),調(diào)整算法模型,才能取得更好的效果。”
接下來,團隊還將繼續(xù)優(yōu)化小柯,讓他寫出的科學(xué)新聞內(nèi)容更豐富,表達(dá)更生動。
當(dāng)然,翻譯撰寫科技新聞稿件,只是自然語言處理等人工智能技術(shù)在學(xué)術(shù)交流中所能大顯身手的領(lǐng)域之一。
“基本上,只要人類交流和工作過程中涉及到語言和文字的地方,自然語言處理技術(shù)都有可能發(fā)揮作用?!比f小軍說,在科研論文寫作過程中,可以借助自然語言處理技術(shù)幫助推薦參考文獻(xiàn),并自動生成related work等章節(jié)的文字;業(yè)界也有工作嘗試基于自然語言處理技術(shù)自動編撰圖書。“我個人也接觸到很多很有意思也很有挑戰(zhàn)的應(yīng)用需求,但可惜的是不少需求都無法基于目前的自然語言處理技術(shù)進(jìn)行實現(xiàn)。自然語言處理技術(shù)還需要進(jìn)一步的發(fā)展和突破,我相信在未來將有更多的用武之地?!?nbsp;
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