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谷歌邮箱Smart Reply背后的技术原理是什么

责任编辑:editor007 作者:机器之心 |来源:企业网D1Net  2015-11-05 20:52:47 本文摘自:搜狐IT

谷歌日前宣布将在旗下邮箱应用Inbox里推出智能自动回复功能:Smart Reply,它能为你筛选适合当下语境的回复短句。那么这背后的技术原理又是什么呢?谷歌的官方博客做了说明。

首先,Smart Reply的模型绝不是几个工程师自己想出来的,而是基于强大的机器学习系统,对海量邮件里的场景、邮件写作风格和写作语气进行分析,从而生成一些场景化极强的回复内容。

其次,和其他顺序类的模型一样,Smart Reply基于递归神经网络打造。递归神经网络能够快速扫描收到的邮件内容,转化机器可以理解的语言,并形成一个矢量(一连串数字)。这个曾被Geoff Hinton 称之为「具备思考能力的矢量」可以剥开一些修辞直接理解原文意思,比如「你明天有空吗」的矢量与「你明天工作吗?」就很类似。接下来,第二层神经网络就从这个矢量开始,并综合语法方面的规则作出回复。

这其中的一个挑战收到的邮件和回复文字很长,谷歌使用一个「long short-term-memory」(LSTM )网络中的变量,这个变量能够较好地应对长句,并快速定位到邮件内容的核心部分,从而让Smart Reply做出回复。据谷歌介绍,引入该变量后,可以有效减少无用句子对系统的干扰。

而至于隐私方面,谷歌则表示,Smart Reply严格遵守谷歌对于隐私的规定,也就是说,没有人类可以阅读你的邮件,研究人员所看到的只是机器学习得到的数字组合而已。

关键字:谷歌ReplySmart

本文摘自:搜狐IT

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谷歌邮箱Smart Reply背后的技术原理是什么

责任编辑:editor007 作者:机器之心 |来源:企业网D1Net  2015-11-05 20:52:47 本文摘自:搜狐IT

谷歌日前宣布将在旗下邮箱应用Inbox里推出智能自动回复功能:Smart Reply,它能为你筛选适合当下语境的回复短句。那么这背后的技术原理又是什么呢?谷歌的官方博客做了说明。

首先,Smart Reply的模型绝不是几个工程师自己想出来的,而是基于强大的机器学习系统,对海量邮件里的场景、邮件写作风格和写作语气进行分析,从而生成一些场景化极强的回复内容。

其次,和其他顺序类的模型一样,Smart Reply基于递归神经网络打造。递归神经网络能够快速扫描收到的邮件内容,转化机器可以理解的语言,并形成一个矢量(一连串数字)。这个曾被Geoff Hinton 称之为「具备思考能力的矢量」可以剥开一些修辞直接理解原文意思,比如「你明天有空吗」的矢量与「你明天工作吗?」就很类似。接下来,第二层神经网络就从这个矢量开始,并综合语法方面的规则作出回复。

这其中的一个挑战收到的邮件和回复文字很长,谷歌使用一个「long short-term-memory」(LSTM )网络中的变量,这个变量能够较好地应对长句,并快速定位到邮件内容的核心部分,从而让Smart Reply做出回复。据谷歌介绍,引入该变量后,可以有效减少无用句子对系统的干扰。

而至于隐私方面,谷歌则表示,Smart Reply严格遵守谷歌对于隐私的规定,也就是说,没有人类可以阅读你的邮件,研究人员所看到的只是机器学习得到的数字组合而已。

关键字:谷歌ReplySmart

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