WiMi Hologram Cloud Inc. ha annunciato che l'apprendimento profondo viene applicato a un modello di comprensione della lettura automatica e combinato con tecniche come l'aumento dei dati e la correzione del modello per migliorare la leggibilità e la comprensibilità del linguaggio umano da parte della macchina e per migliorare le prestazioni e l'accuratezza della macchina nei compiti di comprensione della lettura. L'applicazione dell'apprendimento profondo nella comprensione automatica della lettura si riferisce principalmente all'uso di modelli di reti neurali profonde per risolvere i problemi di comprensione automatica della lettura. Il principio di base è realizzare la capacità di lettura e comprensione automatica trasformando il testo in una rappresentazione vettoriale per catturare le informazioni semantiche delle parole e utilizzando il meccanismo di attenzione e l'algoritmo di decodifica. Questo modello è in grado di estrarre informazioni da una grande quantità di testo e di generare risposte precise in base alle domande.

Il modello di solito contiene componenti chiave come l'incorporazione delle parole, la codifica e la decodifica. Il modello di comprensione automatica della lettura di WiMi, basato sull'apprendimento profondo, comprende la rappresentazione dell'input, la comprensione contestuale, la comprensione delle domande e la generazione delle risposte. La rappresentazione dell'input si riferisce alla trasformazione del testo grezzo in una forma elaborabile dalla macchina.

Grazie all'uso completo dei metodi di rappresentazione dell'input, come l'incorporazione di parole, l'incorporazione di caratteri e la codifica posizionale, il modello di comprensione della lettura automatica può comprendere meglio le informazioni semantiche e strutturali del testo, migliorando così le prestazioni del modello nei compiti di comprensione della lettura. La comprensione contestuale è una parte molto importante di un modello di comprensione automatica della lettura, che aiuta il modello a comprendere le informazioni contestuali del testo, in modo da poter rispondere meglio alle domande. In questo modello, un approccio comune è quello di realizzare la comprensione contestuale attraverso il meccanismo di attenzione.

Attraverso la comprensione contestuale, il modello di comprensione della lettura può comprendere meglio il testo e migliorare l'accuratezza e l'efficienza della risposta alle domande. Nei compiti di comprensione della lettura automatica, la comprensione delle domande si riferisce alla trasformazione di una domanda data in una forma che può essere compresa ed elaborata da una macchina. L'obiettivo della comprensione delle domande è estrarre le informazioni chiave dalla domanda e abbinarle al contesto per trovare la risposta corretta.

Attraverso il processo di comprensione delle domande, possiamo trasformare una determinata domanda in una forma che può essere compresa ed elaborata da una macchina e trovare la risposta corretta. Questo fornisce la base per il successo nei compiti di comprensione della lettura automatica. La generazione della risposta è un passo importante nella modellazione della comprensione automatica della lettura, dove l'obiettivo è generare una risposta accurata e coerente, basata sulla comprensione della domanda e del testo da parte del modello.

Con il continuo sviluppo della tecnologia di apprendimento profondo, anche i modelli di comprensione della lettura automatica si stanno evolvendo. In futuro, la direzione di sviluppo dei modelli di comprensione della lettura automatica comprende principalmente l'integrazione multimodale, le applicazioni interlingua e interdominio, l'apprendimento migratorio e l'apprendimento adattivo. Con l'ampia applicazione di dati multimodali, i futuri modelli di comprensione della lettura automatica saranno in grado di gestire input multimodali, come combinazioni di immagini, parlato e testo.

Integrando le informazioni provenienti da più modalità, il modello può comprendere il testo in modo più completo e fornire risposte più accurate. Per risolvere i problemi di scarsità di dati e di adattamento al dominio, in futuro la ricerca di WiMi sui modelli di comprensione automatica della lettura presterà maggiore attenzione all'apprendimento migratorio e all'apprendimento adattivo, e migliorerà la capacità di generalizzazione dei modelli utilizzando le conoscenze e i modelli esistenti per imparare e migrare rapidamente in nuovi compiti e domini. WiMi continuerà anche a condurre una ricerca approfondita nel campo dei modelli di comprensione della lettura automatica, per rendere i modelli di comprensione della lettura automatica più potenti e intelligenti, in modo da comprendere e applicare meglio le informazioni testuali per fornire maggiore aiuto e supporto agli esseri umani.