近日据外媒报道，在比利时布鲁塞尔的自然语言处理实验方法会议上，谷歌研究者向其展示的论文中描述了他们的离线设备，在内置人工智能系统“自我管控神经网络”（SGNNS）在对话相关的任务中取得了不错的成绩。
谷歌设备内置文本分类（图片来自网络）
在实验中，SGNNS使用一个固定的多维度载体，不考虑输入数据的单词或形体尺寸，同带有超过几十万维度存储需求的文字嵌入法进行比较。该研究者用两个对话行为作为基准数据集来评估SGNN：包含了两名对话者和42个对话行为的“交换机对话行为语料库”（SWDA），以及容纳了多方会谈的“ICSI会议录音机对话行为语料库”(MRDA)。
SGNN在没有预处理，标记，解析和事先训练嵌入的情况下，领先了两个基准人工智能系统12%到35%。通过SWDA和MRDA数据采集，它实现了83.1%和86.7%的准确率，高于作为基准的尖端卷积神经网络和回归神经网络，并且实现了日语条件下的73%准确率，接近表现此前最好的系统成绩。
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