Facebook hat ein auf Deep Learning basiertes Tool namens DeepText vorgestellt. Dessen „Text Understanding Engine“ kann nach Unternehmensangaben in wenigen Sekunden die Textinhalte von mehreren Tausend Facebook-Einträgen erkennen. Facebook verspricht zudem eine Erkennung mit „fast menschlicher Genauigkeit“ – und zwar in mehr als 20 Sprachen.
DeepText nutzt demnach verschiedene neuronale Netzwerkarchitekturen, um auf Wort- und sogar Buchstabenebene zu lernen. Schon jetzt wird das Tool für Anwendungen wie Facebook Messenger benutzt. Als Beispiel nennt Facebook einen Eintrag, in dem ein Nutzer erwähnt, dass er nach einem Taxi sucht. „DeepText wird benutzt, um Absichten zu erkennen“, heißt es weiter in dem Blogeintrag. Dafür müsse das Tool zwischen Texten wie „Ich steige gerade aus dem Taxi aus“ und „Ich benötige ein Taxi“ unterscheiden können.
Ziel ist es, Nutzern dabei zu helfen, bestimmte Aktionen über Facebook zu erledigen. Hier dient in dem Blogeintrag der Eintrag „Ich würde gerne mein Fahrrad für 200 Dollar verkaufen, jemand interessiert?“ als Beispiel. „DeepText wäre in der Lage zu erkennen, dass es in dem Eintrag darum geht, etwas zu verkaufen, die wichtigen Informationen wie das zu verkaufende Objekt und den Preis extrahieren und den Verkäufer auf Möglichkeiten aufmerksam machen, die den Abschluss dieser Transaktion über Facebook erleichtern.“
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DeepText könne aber auch Prominenten helfen, über Facebook mit der Öffentlichkeit zu kommunizieren. Deren Einträge lösten oft Hunderte oder gar Tausende von Kommentaren aus. Die wichtigsten Kommentare in unterschiedlichen Sprachen zu finden, um die Qualität der Kommentare hoch zu halten, sei derzeit eine Herausforderung. DeepText sei möglicherweise in der Lage, die relevantesten und besten Kommentare auszuwählen.
Im nächsten Schritt will Facebook das Tool in Zusammenarbeit mit seiner Artificial Intelligence Research Group weiterentwickeln. Neue Deep-Learning-Architekturen sollen zudem neben Texten auch visuelle Inhalte erkennen. Unter anderem beschäftigt sich Facebook mit Bidirectional Recurrent Neural Networks (BRNN), die geringere Fehlerquoten erreichen als andere neuronale Netze, da sie kontextabhängige Beziehungen zwischen Wörtern erkennen können.
„Die unstrukturierten Daten auf Facebook sind eine einmalige Gelegenheit für Texterkennungssysteme, um automatisch zu lernen, wie Menschen natürliche Sprache verwenden. Das wird den Stand der Technik bei der Verarbeitung natürlicher Sprache voranbringen“, ergänzte Facebook.
[mit Material von Stephanie Condon, ZDNet.com]
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