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    在1997年，IBM的電腦“深藍”打敗了象棋**加里？卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）。而由威斯康辛大學(xué)麥迪遜分校大學(xué)開(kāi)發(fā)的電腦系統完成了更為復雜的任務(wù)：它可以從浩如煙海的科學(xué)文獻中檢索信息并進(jìn)行數據分類(lèi)，并且準確程度不比進(jìn)行人工錄入的科學(xué)家差。這一研究成果于近日發(fā)表在《公共科學(xué)圖書(shū)館·綜合》（PLOS ONE）期刊上。

    克里斯托弗·雷（Christopher Ré）是這個(gè)軟件項目的領(lǐng)導者，他表示：“我們證明，這個(gè)系統在我們所測試的所有信息處理任務(wù)中都不亞于真人，在一些方面它們甚至表現得更好，這個(gè)結果非常令人振奮。”

    棋類(lèi)游戲看起來(lái)可能很復雜，但它們都是建立在嚴格固定的規則之上的：在特定情況下，只有特定的一些走法是合規的。而從學(xué)術(shù)出版物中提取信息的規則不是那么明確，這對參與其中的人類(lèi)和機器而言都是一種挑戰。

    論文作者表示，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)信息提取系統是為了解決古生物學(xué)中的分類(lèi)學(xué)信息整理問(wèn)題。每一年，古生物學(xué)家們都會(huì )基于化石發(fā)現發(fā)表眾多學(xué)術(shù)論文，在其中提出新的分類(lèi)學(xué)觀(guān)點(diǎn)，這些信息非常重要，但也非常零散。如果要得到全景式的信息圖表，就得把這些散落在原始論文中的信息一點(diǎn)點(diǎn)提取出來(lái)，建立數據庫才行。

    目前在這方面，與古生物學(xué)數據庫The Paleobiology Database合作的科學(xué)家們已經(jīng)進(jìn)行了很多工作，他們在這個(gè)數據庫中人工錄入了許多來(lái)自原始科研論文的信息。然而，由于論文總數十分龐大且不斷增長(cháng)，至今仍有大量論文信息還沒(méi)有進(jìn)行錄入。為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究者們開(kāi)始“訓練”計算機閱讀系統PaleoDeepDive,希望它能接替人進(jìn)行這項繁重的工作。

    這套系統是在機器閱讀系統DeepDive的基礎上建立的，類(lèi)似的系統現在也被用在IBM和Google的項目當中。“唯一不同的是我們是圍繞著(zhù)科學(xué)文獻來(lái)進(jìn)行的，在這些文獻中的語(yǔ)言更加清晰和簡(jiǎn)潔一些。” 雷這樣說(shuō)到。

    正如人工錄入方式那樣，PaleoDeepDive也會(huì )首先“閱讀”文檔，并總結出其中的結構性信息，如分類(lèi)名、時(shí)期以及基因圖譜位置等等。“我們的策略并不是試圖猜測所有文獻中具體章節的含義，而是‘總體上判斷這個(gè)文獻所描述的問(wèn)題’，”雷表示，“人們總是過(guò)度注意細節，而關(guān)注整體就是DeepDive的優(yōu)勢所在。”

    研究者們選取了一些機器錄入的信息，并將它們與人工錄入的信息混在一起進(jìn)行了雙盲評價(jià)。結果發(fā)現，機器錄入信息的準確率可達92%,這個(gè)成績(jì)與人工錄入的水平持平，甚至還更高一些。“假如能獲取更多的反饋和數據，我們還可以在此基礎上做得更好，”論文第一作者沙南·彼得斯（Shanan E. Peters）說(shuō)，“這將可以系統性地、大規模地改善數據的質(zhì)量。”

    彼得斯表示：“最終，我們希望有能力創(chuàng )造一種電腦處理系統，它幾乎可以在瞬間完成很多地質(zhì)學(xué)家和古生物學(xué)家要花費一生時(shí)間來(lái)做的事情：閱讀大量文獻，整理大量事實(shí)，并且將它們彼此關(guān)聯(lián)起來(lái)，來(lái)解決一個(gè)復雜的問(wèn)題。”