DeepText能够从文字从理解使用者意图，并进一步产生回应。例如Facebook Messenger用户输入「我要坐车」(I need a ride)，Messenger 聊天机器人回应「需要我叫车吗」或表示「我帮你叫Uber」。
图片来源:脸书(Facebook)周三发表人工智慧文字理解引擎DeepText，可在一秒内扫瞄并精準分析20多种语言的数千则贴文，可望用于Facebook Messenger及其他服务上。?对于15亿用户每分钟新增40万笔贴文及12.5万回应的Facebook而言，理解文字表达方式有助于改善使用经验，呈现人们有兴趣的内容或过滤垃圾广告等不好的贴文，DeepText就是为满足这个需求而生。?DeepText源自于Facebook AI Research小组，运用多种深度神经网路架构，包括卷积式与回馈式类神经网路，可进行文字与字元层级的学习，再以深度学习平台FbLearner Flow及深度学习演算架构Torch进行模型训练。
Facebook指出，和传统自然语言处理技术相比，深度学习导向的技术使DeepText对语言方面的知识仰赖较少，更能理解不同语言的文字意涵，且有效处理标籤化的资料，满足Facebook在文字理解处理上的需求。?目前Facebook 已经开始测试DeepText侦测使用者意图及实体提取（entity extraction）的能力。例如在Facebook Messenger上，用户输入「我想坐车（I need a ride）」，Messenger 聊天机器人能辨识意图、提供解决方案，像是建议「需要我叫车吗」或是整合Uber服务，表示「我帮你叫Uber」。它也可以用于一般Facbook贴文，例如使用者贴文写道「我旧脚踏车想卖200美元，有人有兴趣吗？」DeepText就能侦测意图、以及理解销售物件及价格等资讯，建议用户透过Facebook使用适当的销售工具。?目前Facebook 人工智慧部门利用DeepText训练兴趣主题的分类工具，名为PageSpace，有于提升Facebook的文字理解能力。另外也正和视觉内容理解部门合作开发新的深度分析架构，以便能同时理解文字和图像，像是一则注有「第25天」的新生儿照片贴文，系统必须理解用户是在分享家庭近况。?Facebook高层对媒体表示，DeepText未来将可提供个人化的使用经验，例如针对中文用户优先显示中文的内容，并减少垃圾贴文。甚至DeepText侦测到仇恨言论时，必要时也能进行过滤或管制。事实上，Facebook透过人工智慧过滤不雅或血腥图片的比例已经高过人工筛选。
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