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Booksai 想要通过人工智能帮你发现新书

外媒近日发布如下消息:
你刚看完了一本你喜欢的图书,并且你想要看另一本类似的书,那你怎么找到它呢?
你可以去亚马逊这样的网上书店看其他人买了什么书或者其他人喜欢什么样的书。你也可以问朋友他推荐什么书。你可以购买相同作者的作品或者看起来是相似主题的图书。
或者,你可以运用人工智能去分析你还没有听说过但是你已经差不多要推荐的图书。Booksai是一个新项目,它来自于位于俄国、德国和印度的小型的开发者跨国公司。它正开发一个基于你已知的阅读的风格、口味、心情和事物流派的图书推荐系统。这个工具目前处于测试中,开发者称,它还不是完全成型的产品,只是一个在这个想法上测试的引擎。
Booksai声称要解决的一个问题是你如何在畅销书的回音室外找到图书,找到你的朋友也喜欢的或者同一个作者的书?
Booksai在“简介”一页中说到:“我们的技术只分析图书内容,关于销售排行和购买历史则没有概念。它能够感受到不同图书和作者之间更多微妙的气氛和隐藏的联系。”
这项技术通过利用可以侦测出写作风格、口味和情绪,并找到类似图书的规则系统(an algorithm)来工作。Booksai已经开发了一种叫做“文本特色(text features)”的东西,这是对一本书的风格的独特描述。这项技术之后将这些“文本特色”同类似风格的其他相似的图书联系起来。用户可以要求这个工具“找到类似图书”或者展示“图书轮盘”,这会根据相似的主题作出随机推荐,在下方出现随机的图书。
就目前来说,在这个系统中只有1万本书,相比目前销售的数百万本书来说是相当小规模的了。短篇也是个问题:篇幅越长,鉴定文本特色并将其同数据库中的图书相联系的机会就越大。这个运算工作对于4万字的文本或更长的(比如5万到8万个字)文本最有效,不过据Bitnique说,像4000字的东西,它可以高效地工作。
但是这产生了一些有希望的早期结果。在关于Kindle Boards的小组讨论中,格洛斯特有广大群众基础的个人出版作者凯思林•瓦伦丁写到:“好吧,这个很魔幻,我从我的新作‘墙里的威士忌酒瓶’选了一段贴出了,结果找到两本唐纳德•哈灵顿的书。我在写书的时候一直在读唐纳德•哈灵顿的作品。”
据Bitnique说,Booksai技术相对于类似的技术,其优势在于范围和精准度。
他说:“在互联网上还有很多通过利用学习分类机器展示作者识别的简单程序。通常来讲,它们可以容易地几十种文本和作者的分类,就像它们被设置的那样。这种分析的精确度大概有60%。”
他的暗示是Booksai有更高的精确度——当然还有更多作者。现在Booksai的数据库中有将近5000名作者写的1万本图书。
就现在来说,Booksai的重点不是要开发出要商业运行的产品,而是要展示技术的力量并且帮助促进科学的目标。就像公司的“我们是谁”中大肆宣传的:“我们真正想要的是通过有趣的技术提供你我有趣的阅读材料。”
现在,这才是目标。即使将来相似的技术会增强书商的实力并且为读者提供畅销书肥皂泡之外的推荐。