Google เปิด Open Source ระบบ AI สำหรับทำความเข้าใจภาษาที่แม่นยำที่สุดในปัจจุบัน

เป็นสัปดาห์ที่เหล่าบริษัท IT ยักษ์ใหญ่ออกมาปล่อย Open Source กันอย่างต่อเนื่อง คราวนี้เป็นทีของ Google ที่ออกมาปล่อย SyntaxNet ระบบ Open Source สำหรับการเรียนรู้และทำความเข้าใจภาษาต่างๆ ที่แม่นยำที่สุดของโลกในเวลานี้ (ตามคำกล่าวอ้างของ Google)

google_syntaxnet_asawb

อันที่จริงแล้ว SyntaxNet นี้เป็น Neural Network Framework สำหรับใช้งานใน TensorFlow เพื่อเป็นฐานให้แก่ระบบ Natural Language Understanding (NLU) หรือการทำความเข้าใจภาษาต่างๆ นั่นเอง ซึ่งใน SyntaxNet ได้รวมเอาโค้ดที่จำเป็นต่อการ Train เพื่อทำความเข้าใจภาษาใดๆ ก็ได้จากข้อมูลที่คุณมีอยู่ รวมถึงยังได้ใส่เอา Parsey McParseface ซึ่งเป็นตัว Parser สำหรับภาษาอังกฤษที่ Google ได้ทำการ Train เอาไว้ให้เราลองเอาไปใช้วิเคราะห์เนื้อหาภาษาอังกฤษดูได้ด้วย

google_syntaxnet_image04

ทั้งนี้ Google ได้อ้างว่า Parsey McParseface นี้เป็นระบบวิเคราะห์ภาษาอังกฤษที่แม่นยำที่สุดในโลกเวลานี้ และ Google ก็หวังว่าระบบนี้จะมีประโยชน์แก่เหล่านักพัฒนาและเหล่านักวิจัยทั่วโลกในการนำไปใช้วิเคราะห์เนื้อหาใดๆ หรือทำการแปลภาษาก็ตาม

รายละเอียดวิธีการทำงานของ SyntaxNet อ่านได้ที่ http://googleresearch.blogspot.com/2016/05/announcing-syntaxnet-worlds-most.html เลยนะครับ ยาวอยู่เหมือนกัน ถ้าจะเขียนคงได้อีกบทความเต็มๆ ครับ

ที่มา: http://googleresearch.blogspot.com/2016/05/announcing-syntaxnet-worlds-most.html


About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

QNAP ออกแพตช์อุดช่องโหว่ความรุนแรงสูงบนอุปกรณ์ NAS

QNAP ออกแพตช์อุดช่องโหว่ความรุนแรงสูงใน QTS และ QuTS บนอุปกรณ์ NAS Devices

ลดความซับซ้อน เพิ่มความคุ้มค่าให้กับการลงทุน Server ด้วย Dell PowerEdge Server ที่มาพร้อมกับระบบ Windows Server 2022

ถึงแม้ Cloud จะเป็นสถาปัตยกรรมที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในตลาดธุรกิจองค์กร แต่ความต้องการในการใช้งานระบบในแบบ On-Premises เองก็ยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะหลายระบบ IT สำคัญของธุรกิจนั้นยังอาจไม่คุ้มค่าหรือเหมาะสมต่อการนำไปใช้งานบน Cloud อีกทั้งในหลายกรณี ระบบ On-Premises เองก็มีความคุ้มค่าในระยะยาวที่สูงกว่าการใช้ Cloud …