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第十八章 语义识别的难点

“楼上说的很对,现在的语音识别效率偏低,不是很实用。”

宁熙言的这种安排和国内一切讲资历的情况迥然不同。在国内更多的是讲资历,有没有能力不重要,只要资历够老就能ม担任一些重要职位。这种观念对刚ธ从国外回来的宁熙ກ言而言是很难接受的,她无法改变国情,但是却可以改变这家公司。

宁熙言白了罗辑一眼,矿泉水?你可是要开大公司的人,这么做太丢分了。

这可不是什么好事,隔三差五的通宵对身体有多不好,不用说也知道。宁熙言决定让罗辑去睡觉,再这么下去公司还没开张,董事长就先垮了。

罗辑有些不太好意思,要怪只能怪这些套餐分量太少了,那ว么大的盘才装一点点糊弄谁呢?不过在摸了摸丝毫不减鼓起的肚子之后,罗辑还是点了点头,反正这顿不是他请。

想了想罗辑决定将这些人文科学丢给别人,比如宁熙言,她大概ฐ会感兴趣。

“无线充电å器搭载智能核心,将更多的设备无຀线化智能化,还有更加小型更加灵敏的传感器,以及真正的智能助理……”

肯定要换成语音,一个能理解语义的智能。小音的声音从哪解决?罗辑看了眼身前๩微微喘气的女生,一个ฐ不错的选择

“发言?什么发言?”罗辑完全傻眼了,完全没听说这回事啊。

“你觉得呢?”宁熙ກ言没有正面回答,反问了一句。

“见过,谷歌的智能猫嘛,有大数据和云计算支持,没什么好惊讶的。”

“这得一百多万吧”路虎普通版也就这个价格,不过说话的明显没有看明白。

罗辑摇了摇头,并没有放在心上。

注意力向下探去,一个名为“工业时代”的树枝吸引了罗辑的目光。这个时代始于十九世纪,现代很多工业体系都是在那个时候建立的,机械组装知识绝对有很多。

沉默了一会,罗辑迟迟按下键盘。因为ฦ他不知道应该说些什么。面对这可能是世界上一款真正的人工智能,罗辑有些迷茫了。或许不能将它当成一个ฐ工具,而是一个生命,一个还未长大的生命,应该称为ฦ……“她”吧

“找到了”

“据说是什么无຀线充电技术之类的,不过你也看见了,那玩意就算真能ม无线充电,也没有前景,既ຂ不方便携带又要调整角度,还浪ฐ费资源。系里面都说没有前๩景,也就他还在研究,真是死脑筋。”

再次点击一回树叶后,朱成没在继续下去,开始浏览起信息来。

点击树叶之ใ后,出现的一根树枝的放大版。与简单的首页ษ不同,这个二级页ษ面中ณ多了很多信息。

“智能ม小语1้0่七天后正式上线”朱成很快就看到了顶ะ端的信息。

“暂时推出的软件分个人版和企业版。个人版免费使用,企业版有为ฦ期七天的试用期。”

在软件的下方แ还分别有个简介。个ฐ人版对于生活方面的识别会更加精准,而企业版更注重于会议,可支持多人同时录入,抗噪音能力也更强,并且还可以选择去口语化,使会议内容更接近书面格式。

网页里面的信息不多,很快朱成就看完了。对于七天后软件的发布十分期待,语音录入可是懒人必备的神๰器啊,以后估计都不用打字了。

“智能小语,也可以叫语音输入法吧”

如果不用打字了,是不是意味着键盘也๣没用了那笔记本岂不是可以做的更薄不对,没了键盘不就成了平板么朱成想到เ了这一点,感觉自家的电脑城可以多进一些平板电脑了。

在外界因为ฦ语音识别而震惊的时候,罗辑所在的机房却只能听到敲键盘的声音。尽管语音识别已经做了出来,但对于写代码而言意义不大。真正能ม将罗辑从这些繁重的任务中解救出来的只有语义แ识别

开发语义แ识别,就如同罗辑预料的那样,并不是一块好啃的骨头。

更何况是中ณ文体系上的语义识别,这比其它语言要难上几个级别。光是分词这一项,就能让人死掉不少脑แ细胞。中文不同于单词组成的拉丁文,拉丁文单词间的空格可以大幅度减少电脑的识别难度,而中ณ文却不行。

在中文里面,一句话就有很多意思。别说电å脑了,有时候就连人也๣不好分辨。比如那ว句著名的“下雨天留แ客天天留我不留แ”,在没有标点符号的情况下,它至少有七种意思。对于电å脑而言,别说这种地狱级的分词,哪怕是一些人们看来再简单不过的句子也很难分辨。

比如“华科大学生前来应聘”,电脑可能会理解为ฦ“华科大学,生前๩,来应聘”。

中文语义识别的第一个难点,也可以说是最大的难点便在这里。怎样的分词算法才是最完美的

罗辑在科技树中找到了方案,一种基于统计学模型的算法,构建一个三维矩阵,选取概ฐ率最高的一个。xy轴是任意两个ฐ词语的组合,而z轴则是场景状态,根据语气和语态选取的最佳方案。

“不过这需要联网。”罗辑琢磨了一下,这似乎是目前最好的方案,虽然他的本意是打造一个可用于线下服务的智能,但是以现在的设备存储能ม力想要存下大量的语料库,根本就是天方夜谭。电å脑肯定是不行的,光脑แ还差不多。

“联网就联网吧,在程序里预留一些常用算法,断网勉强也能ม用。”