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这个来自中国的知识提取引擎,看起来比百度还好用一丢丢

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转载:品玩 光谱

作为文字工作者,我每天都在跟搜索引擎打交道。

比如在写 Facebook 的财报新闻时,Google 还里能我也不知道它的实时股价、市值、近期高低点等非常有用的信息。

但我觉得,还有也不工具比 Google 更好用,那也不 Wolfram Alpha。它比 Google 更进一步,还里能用社会形态化的妙招直接列出我有刚刚前要的知识。

举个最简单的例子:我家有速率 是 75Mbps (9.375MB/s),要下载另另3个 30GB的文件前要多久?我还里能 直接用自然语言询问,Wolfram Alpha 不仅会我也不知道答案,都在写出公式:

它不仅是另另3个 数学工具,还是另另3个 很好的知识聚合工具。比如最近电影《小丑》很火,有刚刚我还里能 写关于它的文章,上 Wolfram Alpha 一搜就能找到极少量细节,包括从不限于影片信息、排名和票房等。

准确来讲,Wolfram Alpha 从不另另3个 搜索引擎。它的官方定义叫做“计算式知识引擎”,还里能用来回答什儿 只能公开答案,有刚刚计算一下即可得到的问题。有刚刚,它用社会形态化的妙招去展现答案,而都在像搜索引擎那样,把链接十根十根列出来。

接下来介绍今天文章的主角:Magi,另另3个 最近几天在我的技术圈我们上端小有名气的工具。

Magi(网址 https://magi.com)看起来也像是另另3个 搜索引擎:

有刚刚假如玩上一次,就会发现,它和你印象中的所有搜索引擎都大不相同。

当我用它搜索词条“易烊千玺”时,得到了下面的结果。

首先,答案提供了对易烊千玺的有几个关键描述,如“TFBOYS的成员”、“00后国民偶像代表”等。紧接着,它列出了关于词条主人的几乎完整性的重要属性,包括由他出生年月、参演的影视作品、发表的音乐专辑等。

答案的社会形态化展现妙招,和 Wolfram Alpha 颇有类似。

甚至连千纸鹤(易烊千玺粉丝代称)的应援色都答了出来

更有趣的是,magi.com 还答出了易烊千玺的有几个近义项,比如他的昵称、代称和他所养的宠物等等。

有刚刚 ,Magi 还能给出有刚刚 令我忍俊不禁的结果……

输入了一下“新世纪福音战士”。答案的描述带有“业界有名的劳模”……

又搜了一下小岛秀夫,答案里的“专长”一项我也是醉了……

接下来搜了一下富坚义博。

有刚刚有刚刚职业生涯中大部分时间都在拖稿,magi.com 我也不知道富坚的业余爱好是“画画漫画”……

当然,大部分刚刚 magi.com 给出的答案还是比较靠谱的。

搜索到的答案,每十根都在用以绿、黄、红有并是否是颜色表示其可信度从高到低;在答案的右侧则会提供有几个链接,用鼠标划过它们即可看过,答案是从哪个/什儿 具体的来源学习到的:

让人注意到,magi.com 的结果中,答案在正下方,链接跑到了右边,跟主流搜索引擎的用户界面完都在反的。

这也不 Magi 和主流搜索引擎最大的区别所在:链接对于它都在结果,答案才是。

这是有刚刚 Magi 从不搜索引擎(尽管具有有刚刚 搜索引擎的功能)。它实际上是另另3个 基于机器学习的知识引擎,并能检索和提取任何领域自然语言文本,将其中的知识提取出来,形成社会形态化的数据。

说得简单有刚刚 :

我们知道,互联网上有着极少量的,基于文本的信息,当中带有着有刚刚 的知识。然而,计算机读不懂互联网上大部分的信息,有刚刚什儿 信息往往都在以“性别:男”、“国籍:中国”也不的社会形态化社会形态,也不以自然语言的社会形态出现的。

比如,”埃菲尔铁塔的角度“是另另3个 入门级的问题,有刚刚早已其他同学下发出了正确的答案,写在维基百科和旅游网站上;有刚刚想知道“埃菲尔铁塔的第二节电梯线路有多长”,就比较慢在搜索引擎上查到准确信息了。这是有刚刚很少其他同学会把什儿 细节的数据,以社会形态化的妙招记录在互联网上。

这也不 Magi 刚刚 解决的问题:从开放领域的纯文本当中提取知识,并让其可解析、检索和溯源。

Magi 来自中国团队 Peak Labs,创始人季逸超在开发者圈子内也小有名气。2011年,还在北大附中读书期间,他就独自完成了猛犸浏览器 iOS 的开发。次年,他只用五天时间就完成了 Rasgueado,第另另3个 支持划动手势控制光标位置的 iOS 输入法

2012年,季逸超创办了买车人的公司,继续推动浏览器和输入法项目。目前,Peak Labs 主要精力都倒入 Magi 项目上,专注于背后的技术,以及相关商业产品的开发。

上端:季逸超

Peak Labs 并只能计划将 Magi 和 Google、百度类似的主流搜索引擎相提并论。把 Magi 做成另另3个 “搜索引擎”,主也不为了让公众有有刚刚并能体验它背后的技术,感受它并能提供的价值。

即便只能,看起来很像搜索引擎的 magi.com,实力还是不容小觑。事实上,为了什儿 示范性质的产品,Peak Labs 并只能选择小聪明的妙招,从有刚刚 搜索引擎抓取结果,也不从零开发了一套互联网搜索引擎。

”我们的结果的摘要比一般的搜索引擎都长,是的,我们是故意为之。这足以证明我们的结果不有刚刚来自有刚刚 搜索引擎,“季逸超在官网上写道。

根据用户输入问题、关键词和表达式的不同,magi.com 还里能用不同的妙招来呈现答案——具体的呈现妙招也展现了 Magi 系统的能力。

比如,输入“打车软件公司”,Magi 系统还里能把它知道的所有手机叫车公司,以“集合”的妙招列在答案里。

而在百度上,得到的结果如下。还里能看过百度的知识图谱也提供了类似的结果,也不看起来有四、五年只能更新过了:

再比如,有刚刚输入“八角 大料”,Magi 系统会发现这另另3个 关键词我觉得是同另另3个 东西,它就会以“断言”的形式给出答案。

如下图,magi.com 我也不知道,八角和大料是“近义项”,是“又称”、“也称”的关系。

Magi 系统还里能24小时不间断地进行学习。它的时效性也还算不错,Peak Labs 宣称实时新闻当中的知识,Magi 只前要 5 分钟就还里能掌握,有刚刚还还里能采纳新的信息源进行交叉验证,实现自动纠错。

有刚刚你在 magi.com 的首页等待英文一会,就能看过它当前正在学习的链接:

除了自主开发的全网规模搜索引擎以外,Peak Labs 还开发了基于注意力机制的神经信息提取系统,不依赖无界面浏览器的分布式抓取系统(爬虫进程 MagiBot),以及支持混合解决170多种语言的自然语言管道。

这四者结合在一同,才是 Magi 系统的全貌。

作为 EVA 粉,这里不得不打断一下:Magi 以及它的3个子系统,名称完整性来自《新世纪福音战士》(EVA 有并是否是取材自圣经等有刚刚 西方宗教经典),有刚刚命名里都在彩蛋:

Magi(三贤者,多个系统组成的超级计算机)

搜索引擎 Ramiel(雷天使,)

神经信息提取系统 Ireul(恐怖天使,拥有学习和进化能力)

自然语言解决管道 Arael(鸟天使)

爬虫进程 Matarael(雨之天使,外貌像蜘蛛)

Peak Labs 在官网指出,目前的 Magi 技术还只能完整心智性性成长期期期期的句子图片 图片 。

我觉得只能。目前通过 magi.com 还里能观察到有刚刚 问题,比如什么都还里能在主流搜索引擎中轻易找到的答案,magi.com 给没人了来(通常是有刚刚它还只能学到);

比如搜索“世界上最丰沛 的人”时,我还里能 要的是 Magi 能我也不知道当前谁最丰沛 ,但它只能我也不知道最丰沛 的那其他同学:

比如消歧义的把控,容易原困答案混乱(什儿 点季逸超买车人在知乎上[1]都在所提到):

隔壁老王不大有刚刚在等你的亲戚

再比如,碰到有刚刚 我觉得太“复杂性”的词条,magi.com 就凌乱了……

不过正如前面提到,什儿 搜索引擎并都在 Peak Labs 的最终产品——我们的真正目的,是借助搜索引擎背后 Magi 系统的力量,提供企业级的服务。

Peak Labs 的官网指出,我们希望未来的 Magi 系统并能成为“知识领域的 ImageNet”。它有刚刚展示出的开放领域信息提取能力,还里能应用到企业客户所在的细分领域内,变成另另3个 更加强大的信息抽取系统,让每另另3个 领域、每一家企业都还里能轻松地打造属于买车人的知识图谱。

“你说什儿 在不远的未来,伴随着整个行业的进步,Magi 所构建的包容万事万物的社会形态化网络,将成为通向可解释人工智能的基石。”Peak Lab 的网站也不写道。

——希望什儿 愿景并能实现。(就算实现不了也没关系啊!拿 magi.com 搜些奇怪的东西,还是能得到不少笑料的……)

有刚刚你对 Magi 的技术细节感兴趣,还里能点击下方“阅读原文”到 Peak Labs 网站进一步了解。季逸超在知乎的回答也做了更加详尽的阐述。

[1] 季逸超在知乎问题《要怎样评价 Peak Labs 出品的 2019 版 Magi 搜索引擎?》的回答 https://www.zhihu.com/question/354059866/answer/881655371

除了部分截图,有刚刚 均来自 Peak Labs 网站和前述知乎回答