嘉德点评:百度发明的AI智能解说，可根据结构化数据生成解说模型

据集微网报道，2016年里约奥运会澳大利亚男篮与立陶宛男篮的比赛中，百度人工智能“度米”与知名篮球解说员杨毅进行了人机联合解说。游戏过程中，Dumi会用图文、语音的方式为用户解读游戏进度、提供精选粉丝评论、分享赛事图片等，用户可以与Dumi进行互动。

人工智能（AI）已成为全球热点话题，人工智能正在带来新一轮科技革命和产业变革。随着人工智能技术的发展，AI+的概念已经在我们日常生活的很多场景中被提出，如医疗、教育、交通、家居等，有些已经投入试点实施。

在体育比赛直播中，对比赛的解说可以帮助观众更好地了解比赛。目前，比赛解说通常采用人工文字解说或人工语音解说。

但在实际应用中，人工文本解释会存在一定的问题。例如，人工文字讲解需要一定的时间来整理信息，因此直播时会出现不同程度的延迟。另外，很容易出现错误，比如数据的准确性可能会出现错误，还有打字的问题，这可能会降低解释的准确性。

为此，百度于2017年6月7日申请了名称为“基于人工智能的游戏解说内容生成方法、装置及存储介质”的发明专利（申请号：2.5）。申请人为北京百度网讯科技有限公司。

根据目前公开的专利信息，让我们来看看这项AI智能解说技术。

上图为游戏解说内容生成方法的流程图。首先，获取历史游戏的人工文本解说内容和结构化数据。其次，根据获得的信息生成评论模型。最后，在比赛直播过程中，每次都会利用获得的结构化数据，根据解释模型确定对应的文字解释内容。

可以看出，这个过程主要包括两个过程，即离线训练过程和在线实时讲解过程。离线训练过程：在比赛过程中，会生成实时比赛数据。这些数据通常是存储在数据库中的结构化数据。一条结构化数据对应一个事件。例如，在篮球比赛中，两分球投篮就是一个事件。

为了获得解说模型，可以先获取训练数据，例如获取多场历史比赛的人工文本解说内容和结构化数据。以NBA解说为例，获取多场历史NBA比赛的人工文本解说内容和结构化数据，例如获取2016年NBA总决赛第一场比赛的人工文本解说内容和结构化数据。

对于获取到的历史游戏的人工文本解说内容和结构化数据，可以根据结构化数据中的字段值以及从人工文本解说内容中提取的字段值来将人工文本解说内容和结构化数据进行对齐，从而获得由人工文本解释内容和对应的结构化数据组成的一系列第一数据对。

获得每个第一数据对后，可以基于每个第一数据对生成解释模型，具体包括两个解释模型，即第一解释模型和第二解释模型。第一解释模型可以是解释模式模型，第二解释模型可以是解释模式模型。第二解释模型可以生成序列的模型。

上图是获取解释模式模型的方法流程图。首先，对每个第一数据对进行预处理，例如数据清洗，去除数据中的乱码、冗余标点、表情符号等。然后，根据领域知识库，对第一数据对中的人工文本评论内容进行槽位提取和泛化。例如，将领域知识库中包含的球员、球队等作为槽位值，进行槽位提取。

其次，从泛化结果中去除多余的修饰成分，生成解释模板。对于泛化结果，可以提取句子的主干，去除多余的修饰成分，生成解释模板。对于第一数据对，结合领域知识库进行推理和特征提取，并根据提取的特征生成特征向量。每个特征对应于特征向量的一维。

这些推理可以包括情境推理、属性推理等。通过推理可以扩展信息、丰富信息内容，比如当前事件特征、情境特征、动态特征等。

最后建立特征向量与解释模板的对应关系，得到第二数据对。然后将获得的每个第二数据对用作解释模式模型。

我们看一下第二个解释模型中基于编解码框架的序列生成模型。

上图是encoder-decoder框架的示意图。首先，输入序列X1X2...是文本序列，因此需要将结构化数据构造成序列化输入。例如，序列化输入可以通过结构化数据的直译来获得。

最后，该专利还提供了更加真实的篮球解说界面示意图。

如上图所示，直播的是美国和委内瑞拉之间的比赛。用户可以选择“只看安东尼”或“只看杜兰特”。

以上就是百度发明的AI智能解说，它可以根据人工文本解说内容和历史游戏的结构化数据生成解说模型。这样，在后续的比赛直播过程中，每次获取到的结构化数据就可以根据解释模型自动生成对应的文字解释内容。这避免了现有技术中的错误，提高了解释内容的准确性。另外，由于不需要专业的讲解人员，所以整个系统的成本也非常低！

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（校对/霍莉）

嘉德点评:百度发明的AI智能解说，可根据结构化数据生成解说模型

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