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          學(xué)貫中西(5):以AI表達(dá)五言唐詩(shī)的知識(shí)圖譜

          作者:高煥堂(銘傳大學(xué)、長(zhǎng)庚大學(xué)教授、臺(tái)北) 時(shí)間:2022-04-01 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏


          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202204/432708.htm

          1   ML模型的創(chuàng)新組合

          前面幾期里,說(shuō)明了AI(人工智能)ML(機(jī)器學(xué)習(xí)) 模型的記憶和推論技能,善于表達(dá)事物或現(xiàn)象之間的關(guān)系。于是,我們可以建立許多個(gè)AI 模型,然后把它們串連組合起來(lái),就能夠表達(dá)形形色色的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)(Knowledge Networks),又稱為知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)。在本期里,將舉唐朝的五言詩(shī)為例,首先建立3 個(gè)簡(jiǎn)單的ML 分類(Classification) 模型,然后把它們組合起來(lái),表達(dá)出五言唐詩(shī)的基本知識(shí)圖譜。

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          圖1

          2   復(fù)習(xí)NN模型:表達(dá)事物之關(guān)系

          茲復(fù)習(xí)上一期NN(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型的范例( 圖1)。這個(gè)ML 模型表達(dá)了氣候變化之間的關(guān)系:春暖→夏暑→秋涼→冬寒→春暖→…。這項(xiàng)人類已知的智慧( 即關(guān)聯(lián)性),就可以讓機(jī)器( 計(jì)算機(jī)) 來(lái)學(xué)習(xí)、記憶它,然后依據(jù)它進(jìn)行推論或預(yù)測(cè)。以此類推,這樣的簡(jiǎn)單ML 模型,也可以表達(dá)出唐詩(shī)的< 句子> 與< 作品名稱>( 或作者) 之間的關(guān)系( 圖2)。

          從這Excel 畫面上( 如圖2),按下< 學(xué)習(xí)> 按鈕,這ML 模型就會(huì)記住這些詩(shī)句與作品名稱之間的關(guān)系。一旦記住了,就能隨時(shí)進(jìn)行聯(lián)想或推理。例如,這個(gè)Excel 畫面上( 如圖3),按下< 測(cè)試> 按鈕,就可以來(lái)測(cè)試一下ML 模型是否真正記住了這些關(guān)系。

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          圖2

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          圖3

          于是,按下了這< 測(cè)試> 按鈕( 圖3),就可以迅速得出這兩個(gè)詩(shī)句是來(lái)自那一首詩(shī),輸出了其作品名稱( 圖4)。

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          圖4

          這是ML 模型的基本技能,它透過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)而記住了< 詩(shī)句> 與< 作品名稱> 之間的關(guān)系,如圖-5 所示。

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          圖5

          圖5 顯示的是典型的ML 分類器模型。我們可以建立更多這樣的模型,來(lái)表達(dá)各式各樣的事物之間的復(fù)雜關(guān)系。

          3   設(shè)計(jì)新的ML模型,并進(jìn)行訓(xùn)練

          剛才已經(jīng)設(shè)計(jì)了一個(gè)ML 模型,表達(dá)了一項(xiàng)五言唐詩(shī)的基礎(chǔ)關(guān)系?,F(xiàn)在繼續(xù)來(lái)增添更多ML 模型,來(lái)表達(dá)更多關(guān)系。例如,增添2 個(gè)新模型,如圖6。

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          圖6

          圖6 中的第1 個(gè)分類器,就是剛才已經(jīng)建立的ML模型。第2 個(gè)分類器則表達(dá)出< 作品名稱> 與五言詩(shī)的< 格律> 之關(guān)系。而第3 個(gè)分類器則表達(dá)出< 作品名稱> 與詩(shī)的< 境界> 之關(guān)系。設(shè)計(jì)好了這3 個(gè)分類器之后,就來(lái)收集五言唐詩(shī)的數(shù)據(jù),如圖7,來(lái)訓(xùn)練這些ML 分類器( 模型)。

          基于這些數(shù)據(jù),就來(lái)對(duì)這三個(gè)模型展開訓(xùn)練;而這些分類器的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練流程都是一樣的,只是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同而已。其中,最左方欄是< 詩(shī)句>,左二欄是< 作品名稱>,右二欄是< 格律>,而最右欄是< 境界>。例如,典型格律有四種:仄起仄收、仄起平收、平起仄收、平起平收。而典型的境界有三種:物境、情境、意境。接著,就拿< 詩(shī)句> 欄和< 作品名稱> 欄的數(shù)據(jù),來(lái)訓(xùn)練第1 個(gè)分類器( 模型)。接著,拿< 作品名稱>欄和< 格律> 欄的數(shù)據(jù),來(lái)訓(xùn)練第2 個(gè)分類器。然后,拿< 作品名稱> 欄和< 境界> 欄的數(shù)據(jù),來(lái)訓(xùn)練第3個(gè)分類器。這樣就完成分類器的訓(xùn)練了。

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          圖7

          4   模型的整合測(cè)試

          剛才把三個(gè)分類器串聯(lián)起來(lái)( 圖6),展現(xiàn)出五言唐詩(shī)的知識(shí)圖譜的雛形了??梢詮?lt; 詩(shī)句> 串聯(lián)到< 作品名稱>,繼續(xù)串聯(lián)到< 格律> 和< 境界>。就來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)Excel 畫面,從輸入詩(shī)句出發(fā)如圖8。

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          圖8

          請(qǐng)您按下< 測(cè)試>,就會(huì)取得第1 個(gè)詩(shī)句:< 黃河入海流>。然后把這詩(shī)句輸入給第1 個(gè)模型,這模型就會(huì)輸出作品名稱:< 登鸛雀樓>。然后把這作品名稱輸入給第2 個(gè)模型,它就會(huì)輸出格律:< 仄仄>。此外,還把這作品名稱輸入給第3 個(gè)模型,它就會(huì)輸出境界:< 情境>,如圖9 所示。

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          圖9

          請(qǐng)您再按一次< 測(cè)試>,就會(huì)取得第2 個(gè)詩(shī)句:<舉頭望明月>。然后把這詩(shī)句輸入給第1 個(gè)模型,這模型就會(huì)輸出作品名稱:< 靜夜思>。然后把這作品名稱輸入給第2 個(gè)模型,它就會(huì)輸出格律:< 平平>。此外,還把這作品名稱輸入給第3 個(gè)模型,它就會(huì)輸出境界:< 意境>,如圖10 所示。于是,展現(xiàn)了從一個(gè)知識(shí)點(diǎn),可以串聯(lián)到許多相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)。

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          圖10

          5   結(jié)語(yǔ)

          本文展現(xiàn)了借助ML 模型網(wǎng)絡(luò)(Networks) 的創(chuàng)新組合,可以表達(dá)出各種特色的知識(shí)圖譜。人人都可以輕易地設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)自己所需要的更多模型,組合出更大更完美的知識(shí)圖譜了。

          (本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年3月期)



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