蘋果公司名下的博客《機器學(xué)習雜志》的最近更新內(nèi)容暗示了蘋果QuickType預(yù)測鍵盤在未來可能會有進一步的改進，現(xiàn)階段最大的挑戰(zhàn)在于：如何讓機器利用文檔內(nèi)容來猜測用戶接下來要輸入的詞語。
目前，預(yù)測鍵盤利用狹窄的局部語境和用戶的輸入歷史來猜測用戶接下來可能會輸入的內(nèi)容，比如，當用戶將光標定位在“I”和“you”兩個詞語中間并輸入“L”時，鍵盤就會合理猜測用戶接下來要輸入的這個單詞為“l(fā)ove”。
蘋果的框架自然語言處理團隊指出，增添額外的“整體語義語境”可以產(chǎn)生更好的效果：當機器查閱文檔的全部內(nèi)容后，可能會發(fā)現(xiàn)“l(fā)ove”與文檔的整體語境沒有聯(lián)系，于是創(chuàng)建像“l(fā)isten to”這樣更加合理的選項。
然而事實上，全文檔處理并不容易實現(xiàn)，蘋果公司正在探索利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習的潛在解決方案。原型系統(tǒng)可以查閱給定詞匯的左邊和右邊的全部內(nèi)容，分析文本每個部分的潛在相關(guān)性并進行比較，最終創(chuàng)建最合理的內(nèi)容作為參考選項。用以做機器訓(xùn)練的目錄字數(shù)多達1千萬到50億，不過研究人員發(fā)現(xiàn)最小目錄與最大目錄起到的訓(xùn)練效果并無明顯差異。
目前該項目不斷取得進展，尚在進行當中，因為蘋果還要訓(xùn)練機器學(xué)會在更大的整體語境中處理單詞與短語。預(yù)計在未來，蘋果的預(yù)測鍵盤不管在局部語境還是整體語境中都能完成對文本輸入的預(yù)測，如此一來，機器將更有效地根據(jù)用戶已經(jīng)輸入的內(nèi)容而“思考”用戶的想法，猜測下一個將被輸入的詞語。
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