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NLP Decathlon von Salesforce

Das Schweizer Taschenmesser für Data Scientists

21. Juni 2018, 13:59 Uhr |

Mit decaNLP lassen sich zehn Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung auf einmal erledigen. Data Scientists wird somit eine Art "Schweizer Taschenmesser für NLP" an die Hand gegeben.

Durch KI-Technologien, genauer Natural Language Processing (NLP), können auch Maschinen sprachliche Kompetenzen erwerben. Dadurch eröffnen sich Chancen zur Kooperation zwischen Mensch und Maschine. Dem Salesforce Research Team soll nun ein Durchbruch auf dem Gebiet der NLP-Forschung gelungen sein.

Sprache ist eine einzigartige menschliche Fähigkeit und gleichzeitig die vermutlich komplexeste Manifestation menschlicher Intelligenz. Durch Natural Language Processing (NLP) können auch Maschinen sprachliche Kompetenzen erwerben. Dadurch eröffnen sich neue Chancen zur Kooperation zwischen Mensch und Maschine. Dem Salesforce Research Team unter Chief Scientist Richard Socher ist nun nach Angaben des Unternehmens ein Durchbruch auf dem Gebiet der NLP-Forschung gelungen.

Das neue NLP Decathlon soll es einem einzelnen Modell ermöglichen, zehn der wichtigsten Facetten des Spracherwerbs zu beherrschen und gleichzeitig von ihnen zu lernen. Damit könne KI nun in einem bisher noch nicht da gewesenen Umfang Zusammenhänge erfassen und Fragen beantworten. Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz erhält damit die Fähigkeit, Rückschlüsse zu ziehen.

In seinem gerade vorgestellten Paper beschreibt das Salesforce-Forschungsteam, wie es ihnen gelungen ist, die unterschiedlichen Facetten des Sprachverständnisses in einem universellen Rahmen zu erfassen. Das Besondere dabei ist, dass bisherige Ansätze auf eine stetige Verfeinerung einzelner spezifischer Anwendungsbereiche bei der Imitierung menschlicher Sprache fokussieren, aber beim ganzheitlichen Verständnis und der Ausführung von Aufgaben bislang an ihre Grenzen stießen. DecaNLP hingegen verleihe der Künstlichen Intelligenz die Fähigkeit, Rückschlüsse aus ihr unbekannten Inhalten zu ziehen. Das heißt, sie muss nicht auf jede einzelne Formulierung einer Frage trainiert werden, sondern kann sich Zusammenhänge eigenständig erschließen.