Почему чат-боты не понимают идиомы и метафоры?

49

Разработчики чат-ботов на основе искусственного интеллекта, изо всех сил стараются научить алгоритмы правильно реагировать в текстовых беседах, когда они сталкиваются с идиомами, метафорами, риторическими вопросами и сарказмом.

Светская беседа всё еще сложный процесс для машин. Хотя искусственные языковые модели могут писать грамматически правильные предложения, они очень плохо справляются с тонкостями и нюансами человеческого общения. У людей гораздо больше опыта в социальном взаимодействии и люди, в отличии от искусственных систем общения, используют всевозможные сигналы, от мимики и голоса до языка тела, чтобы передавать друг другу и понимать намерение собеседника.

Чатбот

Иллюстрация pixabay

Чат-боты имеют ограниченные контекстные знания в области живого общения, а отношения между словами сводятся к числам и математическим операциям. Мало того, что образная речь, используемая людьми, сложна для анализа алгоритмов, такие обороты речи, как идиомы и сравнения, не понимаются искусственными системами.

«Основная проблема в том, что такие выражения не являются композиционными по сравнению с более простыми выражениями. Например, вы можете определить значение выражения «белый автомобиль», опираясь на значение слов «белый» и «автомобиль», — говорит Харш Джамтани, аспирант Университета Карнеги-Меллона.

«Но то же самое не относится к идиомам и метафорам, поскольку понимание их значения опирается на общие культурные смыслы». Джамтани и его коллеги экспериментировали с пятью системами машинного обучения с разной архитектурой, от seq2seq до старой модели OpenAI GPT-2. Они выбрали беседы, содержащие метафоры, риторические вопросы из набора данных DailyDialog, проанализировали вводные данные по всем моделям и оценили уместность своих ответов.

Команда обнаружила, что производительность моделей упала на 10-20% по сравнению с тем, когда чат-боты отвечали на прямые предложения. «В нашем исследовании мы выяснили некоторые простые методы улучшения искусственных систем, которые основаны на поиске эквивалентов образных выражений», — сказал Джамтани.

Эффективное обращение с образным языком все еще остается открытым вопросом исследования, для решения которого требуется больше усилий. Эксперименты с еще более крупными моделями являются частью потенциальных будущих исследований.

5/5 - (7 голосов)
Нашли ошибку в текстах? Выделите слово с ошибкой мышкой и нажмите Ctrl и Enter.
Предыдущая статьяНовый имплант мозга читает мысли с точностью 99%
Следующая статьяКак европейцы регулируют большие технологии