Google LLC已經(jīng)發(fā)布了Tapas的代碼，Tapas是一種內(nèi)部開發(fā)的人工智能，可以處理諸如“最新iPhone的名稱是什么?”之類的自然語言問題。并從關(guān)系數(shù)據(jù)庫或電子表格中獲取答案。

這家搜索巨頭的研究人員在周四詳細介紹了人工智能。Tapas基于BERT，這是Google在其搜索引擎中使用的自然語言處理技術(shù)。

世界信息的很大一部分是關(guān)系性的，也就是說組織成行和列。從歷史上看，從這些行和列進行導航需要手動篩選電子表格或編寫SQL查詢。自然語言處理使用戶的工作變得相當輕松，這就是為什么該技術(shù)已被Google和分析市場中的其他參與者廣泛采用的原因。

這家搜索巨頭表示，Tapas擊敗或匹配了三種用于解析關(guān)系數(shù)據(jù)的頂級開源算法。Google用Wikipedia的英語版在620萬張桌子上訓練了AI，然后將其設(shè)置為可用于三組學術(shù)數(shù)據(jù)集。基準測試表明，在所有三個數(shù)據(jù)集中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的答案都比競爭對手的算法準確或可比。

在后臺，Tapas采用了Google搜索中使用的BERT自然語言處理技術(shù)的變體。BERT提供了比傳統(tǒng)方法更高的準確性，因為它使AI不僅可以像通常那樣從左到右或從右到左評估文本序列，而且可以同時執(zhí)行。Google為Tapas實現(xiàn)的版本使AI不僅可以考慮用戶提出的問題和他們希望查詢的數(shù)據(jù)，還可以考慮存儲數(shù)據(jù)的關(guān)系表的結(jié)構(gòu)。

提高的準確性只是Google吹捧的優(yōu)勢之一。“與創(chuàng)建僅適用于單一樣式表的模型不同，這種方法所產(chǎn)生的模型可以應(yīng)用于來自廣泛領(lǐng)域的表，”研究了Tapas的Google Research軟件工程師ThomasMüller說道，在博客文章中有詳細介紹。

此外，Tapas不僅可以獲取數(shù)據(jù)，還可以執(zhí)行基本計算。例如，如果評估銷售數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)用戶要求獲得公司三種最受歡迎??產(chǎn)品的平均收入，則AI可以計算出答案。

Tapas可能會在Google的某些產(chǎn)品中找到用途。例如，搜索巨頭可能會使用該模型來增強其表格電子表格編輯器，該表格已經(jīng)通過其“瀏覽”功能提供了有限的自然語言查詢選項。Tapas從大型數(shù)據(jù)存儲庫中提取特定項目的能力也可能有助于改進Google Assistant的問答功能。