Исследователи из научного центра Microsoft в британском Кембридже опубликовали работу под названием Structured Neural Summarization. В ней описывается структура ИИ, способного находить связи в «слабо структурированном тексте». На основе этих связей алгоритм должен построить максимально сжатую версию текста, пишет VentureBeat.
Ученые отмечают, что их алгоритм по производительности оказался лучше предшествующих, пытавшихся решать схожую задачу. Добиться успеха удалось, обучая алгоритм на статьях с сайта телеканала CNN и из газеты Daily Mail.
К каждому тексту ИИ составлял краткий пересказ с основными фактами.
Разработчики полагают, что в будущем подобные алгоритмы, понимающие смысл прочитанного, станут ключевой частью систем по обработке больших массивов информации.
Понимание машинами текста важно не только для краткого изложения новостей. Например Facebook ИИ помогает модерировать огромное количество постов, выявляя фейковые новости, экстремистские призывы и прочий противоправный контент. В целом ИИ становится все более востребованным в индустрии масс-медиа. Так, японский стартап JX Press нанял ИИ-журналиста, чтобы первым публиковать срочные новости.