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某中心机器学习研究员焦孙致力于研究文本生成的控制策略。
在四个月的实习之后#xff0c;她即将开始作为某中心机器学习研究员的新旅程#xff0c;希望继续开发能够增强人与人工智能之间互动的文本生成模型。
虽然焦孙对自然语言生成的…“我希望机器能像人类一样流利地写作”某中心机器学习研究员焦孙致力于研究文本生成的控制策略。在四个月的实习之后她即将开始作为某中心机器学习研究员的新旅程希望继续开发能够增强人与人工智能之间互动的文本生成模型。虽然焦孙对自然语言生成的潜力充满热情但她同样认为开发能够增强人类对机器生成内容控制力的工具至关重要。她对文本生成模型的日益普及持谨慎乐观态度。近年来看到文本生成领域涌现出越来越多优秀的模型我感到非常兴奋她说。“这可以激发文本生成领域更多的创新但也可能淘汰一些研究甚至某些研究方向。就个人而言我的研究哲学是专注于那些不受模型选择限制、且本身具有创造性的研究。”她的研究目标之一是提高这些内容的质量、公平性和可靠性以实现她所说的可信赖文本生成。例如她和同事最近调查了人类和机器撰写的贺卡信息中存在的性别刻板印象。这项研究促使他们开发了一种写作辅助工具来对抗这些偏见。这非常重要因为我们可以看到机器有潜力生成很酷的东西但我们不希望它们随心所欲地创造任何内容焦孙说。“我们希望确保机器生成的内容是公平的、有知识依据的并且我们希望人类能够控制这些输出。”保护作者隐私焦孙仍处于研究员的早期阶段但她想在项目期间探索的一个研究领域是利用人工智能来确保作者隐私她认为这是可信赖文本生成的另一个方面。她指出自然语言处理技术可以根据作者的写作风格推断文章和文档的作者身份特别是如果该作者在网上发表了多篇文章。但如果作者出于某种原因想要保持匿名呢我们正在思考如何重写文本既能保持你文本的语义又能保护作者身份焦孙说。这个想法是开发能够重新表述内容的人工智能模型去除可能暴露作者身份的文体特征。在项目期间某中心应用科学家钱虎担任焦孙的导师他们定期交流讨论她的研究。这不仅对我的职业有帮助而且与另一位聪明人的这种联系帮助我朝着正确的方向塑造我的研究她说。机器学习研究员项目是由某中心与南加州大学联合中心每年向博士生提供的计划该联合中心专注于开发机器学习隐私、安全性和可信赖性的新方法。‘寿司对蜜蜂说了什么’在春季实习期间焦孙与多位某中心科学家合作完成了两篇被EMNLP 2022会议接收的论文。“在实习期间他们给了我非常多宝贵的反馈。即使在我的实习结束后他们也在继续支持我。”这两篇论文都探讨了向机器解释幽默这一具有挑战性的任务。焦孙指出我们常常认为理解简单双关语所需的知识是理所当然的。但试想一下要向非母语者或小孩解释一个文字游戏。要让机器理解笑话它们需要从庞大的知识库中学习她说。焦孙和她的合著者首先开发了一个包含双关语关键词和解释的数据集恰如其分地命名为ExPUNations。她基于一个现有的双关语数据集工作要求标注者评估一段给定的文本是否意图成为笑话、他们觉得有多好笑以及好笑之处在哪里。以这个笑话为例“寿司对蜜蜂说了什么‘芥末。’” “如果我是标注者我会说这很好笑因为’wasabi’芥末听起来像’What’s up, bee?怎么了蜜蜂。这就是它的趣味所在“焦孙说。标注者还被要求选出双关语的关键词。在这个例子中关键词是sushi”寿司、“bee”蜜蜂和wasabi”芥末。我们不仅收集了双关语本身的解释还收集了人类进行推理所需的基本事实焦孙说。结果是一个增强的数据集可用于训练模型解释双关语并基于关键词生成新的双关语。焦孙作为实习生开发的第二项工作旨在根据给定的情境生成双关语。她和合著者解释说以往的双关语生成研究通常选择一个给定的双关词作为起点来生成一个合适的笑话。在她的研究中起点是情境即笑话发生的特定场景。最初的目标是识别适合该情境的双关词然后生成适合该场景的双关语。当我们有了那个双关词后我们将情境和双关词结合起来就能生成一个非常有趣的双关语焦孙说。人工评估显示系统检索出的69%的双关词可用于生成情境双关语。对于合理的情境-双关词配对系统有31%的几率能成功生成双关语。得益于某中心的差旅补助金焦孙得以在阿布扎比举行的EMNLP会议上亲自展示她的研究。这笔补助金让我有机会参加我整个博士期间的第一次线下会议她说。“疫情已经持续三年了所以我非常感激。而且我很快就要毕业了这对我来说是与同行见面的绝佳机会。”焦孙认为这类研究可以提高人们在与人工智能互动时的参与度。如果你在和语音助手聊天它能理解情境并给你讲一个合适的笑话那岂不是太酷了她想象道。FINISHED更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享