麻省理工學(xué)院研究人員創(chuàng)建的系統(tǒng)可用于自動更新Wikipedia文章中的事實(shí)不一致之處，從而減少了人工編輯人員的工作時間和精力。

Wikipedia包含數(shù)百萬條文章，需要不斷進(jìn)行編輯以反映新信息。這可能涉及文章擴(kuò)展，重大重寫或更多例行修改，例如更新編號，日期，名稱和位置。目前，全球各地的人們都自愿花時間進(jìn)行這些編輯。

在AAAI人工智能大會上發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了一種文本生成系統(tǒng)，該系統(tǒng)可精確定位和替換相關(guān)Wikipedia句子中的特定信息，同時保持類似于人類書寫和編輯方式的語言。

這樣的想法是，人們可以在界面中輸入具有更新信息的非結(jié)構(gòu)化句子，而無需擔(dān)心樣式或語法。然后，系統(tǒng)將搜索Wikipedia，找到適當(dāng)?shù)捻撁婧瓦^時的句子，然后以類似于人的方式將其重寫。研究人員說，將來有可能構(gòu)建一個完全自動化的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以識別和使用來自網(wǎng)絡(luò)的最新信息，從而在相應(yīng)的Wikipedia文章中生成重寫的句子，以反映更新的信息。

“維基百科的文章經(jīng)常需要進(jìn)行大量更新。自動修改文章的確切部分將是有益的，幾乎不需要人工干預(yù)，”博士Darsh Shah說。是計算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的學(xué)生，也是主要作者之一。“您無需再花費(fèi)數(shù)百人來修改每篇Wikipedia文章，因?yàn)樵撃Ｐ褪亲詣訋椭蜃詣油瓿傻模虼四恍枰獛讉€。這大大提高了效率。”

存在許多其他可以自動進(jìn)行Wikipedia編輯的機(jī)器人。Shah說，通常，這些工具可以減輕惡意破壞或?qū)⒁恍┆M窄定義的信息放入預(yù)定義的模板中。他說，研究人員的模型解決了一個更棘手的人工智能問題：給定了一條新的非結(jié)構(gòu)化信息，該模型會以人性化的方式自動修改句子。他說：“其他[機(jī)器人]任務(wù)更多地是基于規(guī)則的，而這是一項(xiàng)需要對兩個句子中相互矛盾的部分進(jìn)行推理并生成連貫的文本的任務(wù)。”

共同主要作者和CSAIL研究生Tal Schuster說，該系統(tǒng)也可以用于其他文本生成應(yīng)用程序。在他們的論文中，研究人員還使用它來自動合成流行的事實(shí)檢查數(shù)據(jù)集中的句子，這有助于減少偏見，而無需手動收集其他數(shù)據(jù)。Schuster說：“通過這種方式，針對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的自動事實(shí)驗(yàn)證模型的性能得到了提高，例如假新聞檢測。”

Shah和Schuster與他們的學(xué)術(shù)顧問Regina Barzilay，三角洲電子工程學(xué)和計算機(jī)科學(xué)教授以及CSAIL教授一起研究了這篇論文。