Google的开源机器学习系统TensorFlow，继之前学会创作艺术作品后，又学会一项新技能：做新闻摘要。

Google今天在部落格释出这套替新闻摘要模型的开源程式码，并指出，透过让机器学习如何找出文章重点，可以测试机器的阅读理解能力；这对机器来说相当有挑战性，且难度会随着文章变长而增加。
贴近人类语意的「概略式摘要」
Google说明，其中一种自动产生摘要的方式为，藉由比对过去研究的单字权重，判断哪些字在文章可能带有重要意义，并选出这些单字、集合成摘要，这个方法被称作「萃取式摘要（Extractive summarization）」，例如：
原文： Alice和Bob搭火车去动物园参观，他们看到长颈鹿、狮子，以及一群五颜六色的热带鸟。
摘要： Alice和Bob去动物园参观。看到一群鸟。
上述摘要范例，为将原文加粗的单字萃取出来，组合成一段句子，但有时句子看起来很怪，文法也不对。另一种摘要方式，则是不限制仅使用原始句子出现的单字，可采用和原本单字相似、但含括更多意思的单字，称作「概略式摘要（Abstractive summary）」，例如：
摘要：Alice和Bob去动物园参观，并且看到动物和鸟。
TensorFlow即是透过「序列到序列（sequence-to-sequence）」的深度学习技术，让模型可自动产生「概略式摘要」，目前TensorFlow已可以精准找出新闻摘要，例如：
原文：从7月1号起，中国南方的海南岛将对所有进口的家畜和动物产品，实行严格的市场进口管制，以防止传染病蔓延的可能。
摘要：海南抑制疾病蔓延。
原文：根据政府统计部在星期一公布的报告，澳洲酒类出口量在9月时以5,210万公升、价值2.6亿的纪录创新高。
摘要：澳洲酒类出口量在9月纪录创新高。
希望将模型用于更复杂的文章
Google指出，由于新闻文章的特性，TensorFlow仅需撷取文章开头的几句话，就可以下很好的标题，但希望未来能将这套模型用于更难的文章，替整份文件摘要。
有趣的是，这套模型令人想到，微软Word 2008也曾推出替文件自动摘要的工具Document.AutoSummarize，不过有网友将热门电子书摘要后，结果令人哭笑不得，比对微软说的「Word已经检视整份文件，挑选出和主题最相关的句子」，十分讽刺。但也不禁令人好奇，Google的TensorFlow摘要整本书时，是否也能产生如此精准的结果。
Google TensorFlow 机器学习系统
Google Research 宣布推出开源的 TensorFlow，这是 Google 的第二代机器学习系统，补足了 DistBelief 的缺点。 TensorFlow 灵活性佳、可移动、易于使用，而且是完全开源的。基于 DistBelief 的速度、可扩展性和为产品做准备的特性，TensorFlow 做得更为出色。按照 Google 所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比 DistBelief 快了 2 倍。

TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，不只于此——任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分化（auto-differentiation）。透过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow 中表达想法也会很容易。
除了在研究方面，TensorFlow 会很有帮助，对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面 GPU 训练无缝搬迁到手机中运行。使用 Google 的样本模型架构，就能很快地开始使用机器学习技术——Google 正计划在 TensorFlow 之上发布 ImageNet 计算机视觉模型。
更重要的是，现在，它开源了，任何人都可以免费使用。
转载：数位时代
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