Семантические сети: как представить значения слов в виде графа

2019-10-28 20:00 ai-news

     Команда компьютерных лингвистов из школы лингвистики НИУ ВШЭ, университета Тренто и университета Осло под руководством Андрея Кутузова представила на конференции AIST библиотеку vec2graph для Python. Vec2graph умеет визуализировать семантическую близость слов в виде сети. Информацию о близости слов vec2graph получает из векторной семантической модели. Вот так выглядит граф для слова «лук»:

Расскажем по порядку, что это такое и откуда берется.

Напоминалка: дистрибутивная семантика

     «Системный Блокъ» уже рассказывал о том, что современные технологии автоматической обработки текста (даже те, которые пафосно и не всегда заслуженно называют «искусственным интеллектом») опираются на дистрибутивную семантику. В основе дистрибутивной семантики — простая идея: близкие по значению слова будут встречаться в похожих контекстах (ср. «полицейский бьет митингующего дубинкой», «омоновец бьет митингующего дубинкой», «полиция разогнала мирный митинг», «омон разогнал мирный митинг»).

Полностью читать здесь.

ИИ из лаборатории Гугл приходит в поисковик

    Для извлечения семантики из запроса пользователя Googl начинает использовать средства ИИ, а именно его семантические сети из области представления знаний. Гугловцы назвали этот сервис Граф Знаний.

     На первом этапе Knowledge Graph будет доступен только для жителей США, однако с течением времени его предложат пользователям по всему миру.

     Вице-президент Google Амит Сингал объяснил, что усовершенствованный алгоритм поиска сможет сортировать результаты не только по ключевым словам, но и по контексту, в котором они употребляются.