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近日，谷歌在AI上又有新成果，它成立了一个语意体验网站，其中有趣的一个应用是：Talk to Books。这个功能可以让人们以自然语言与超过10万本的书籍进行交流，另一个Semantris则是一个词汇联想的游戏，它会指定一个词作为题目，使用者所输入的字有越高关联性，分数就会越高。这两个都是基于自然语义的理解，用户能凭语义而不是关键词就实现相关的搜索功能。
近年来人工智能对自然语义的理解力大大增加，源于词向量(word vectors)的发展，因为它让AI根据实际的使用来评估词与词之间的关联性，同时，谷歌也利用数十亿行的对话来训练AI，模拟进入真实的人类对话，在Semantic训练中，AI会将使用者输入的文字当作开放式陈述，同时在数据库中寻找相应的回复。
例如，在Talk to Books中，当使用者输入一个问题时，AI就会从近10万本书中找到可能有关的文字与章节。谷歌强调，虽然Talk to Books是以搜索的形式呈现，但它所使用的技术与搜索引擎是截然不同的，因为它是利用AI来找出可能的回应，而并不是基于各种精细的标准打造的搜索引擎。
比如，人们可以在搜索引擎中输入主题或者是作者，但在Talk to Books中可以输入句子或问题，相比之下，后者是个更有创意的工具，因为它是根据整个句子的语义进行搜索，比如，你问“为什么大海是蓝色的?”你将得到很多不同的答案，这些答案都是在文本中显示出来的，并且，显示是来源于关于这个主题的书籍，因此，有时可能会得到出乎预料的回复，或者找到从未发现过的作者或书籍。
Semantris则是基于同一个技术的词语联想游戏，使用者可以输入游戏中指定词的关联性词，例如题目是“Moon”，那不管是输入“Sun”、“Night”等有关联的词都可以得分，但分数有所不同，另一个是消积木游戏，只要输入与积木中的词相关的字词或句子，就可消掉同色积木。
除了上述应用之外，开发人员可参考谷歌的报告“Efficient Natural Language Response for Smart Reply”，开发者也可以用TensorFlow模型打造出自己的语义体验，例如分类、相似性、白名单应用或是类似Talk to Books的其他语义搜索服务等。
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