博主|up主有救了！油管添加智能回复功能，全球首个基于字节的评论AI( 二 )
通用模型
我们没有为每种语言训练单独的模型，而是选择为所有支持的语言训练一个跨语言模型。这样做可以支持评论中包含混搭语言的情形，并使模型能够利用各语言中的公共元素来学习和理解新的语言，例如表情符号和数字。此外，只有一个模型还可以简化日后的维护和更新工作。尽管该模型目前只针对英语和西班牙语，但其固有的灵活性使它将来能够扩展到其他语言。
如果检查该模型产生的多语言建议回复集的编码，可以发现该模型将各种类似的回复进行了聚类（无论回复属于哪种语言）。
这种跨语言的能力在模型并没有使用任何多语种平行语料库进行训练的情况下就表现出来。下图中展示了模型在面对三种语言输入时如何根据其含义对回复进行聚类。例如，英文评论“这是一个很棒的视频”周围有适当的回复，例如“谢谢！”此外，查看其他语言中最临近的回复，可以看出它们与英文回复中的含义也相似。2D投影还显示了由相似含义的回复组成的其他跨语言聚类。这种聚类展示了模型为用户提供了丰富的跨语言体验。
文章图片
在假定的评论和部分潜在回复时模型编码的2D投影。围绕英文评论（黑色）的邻域包含适当的英文回复以及对应的西班牙语和阿拉伯语回复。这里，网络学会了在不使用任何平行语料库的情况下使英文回复与其他语种回复保持一致。
回复的时机
我们的目标是帮助油管博主们，因此我们必须确保SmartReply仅在非常必要时才给出建议。理想情况下，仅当博主有很大可能会回复评论并且模型很可能提供明智而具体的回复时才显示建议。为此，我们训练了辅助模型以识别哪些评论应触发SmartReply功能。
博主们无需手动输入所有回复，而是可以点击系统建议的其中一个回复即可。比如，如果某个粉丝说期待接着将发生什么，那么SmartReply可能会建议回答“谢谢！”或“常来看看！”
此外，谷歌表示，它希望建立这样一种SmartReply系统，仅在博主很希望回复评论以及SmartReply能够提出合适的回复时，系统才给出建议。这要求对该系统进行训练，以识别哪些评论应触发系统功能。
结论
我们已经发布了YouTube版 SmartReply，目前只适用于英文和西班牙文评论，这是第一个跨语言和基于字符字节的SmartReply。YouTube是一个全球性的平台，拥有广泛的用户群，可以生成各种内容。因此，最重要的是要不断为所有的用户提供更好的评论体验，SmartReply是朝着这个方向迈出的重要一步。
根据SmartReply现在使用的算法，谷歌相信未来它将能够支持更多的语言。
相关报道：
https://ai.googleblog.com/2020/07/smartreply-for-youtube-creators.html
https://techcrunch.com/2020/07/01/google-brings-its-ai-powered-smartreply-feature-to-youtube/
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