華為開發者大會展示黑科技：小説能自動生成人物關係

【環球網報道 記者 張陽】華為開發者大會2022（Together）（以下簡稱HDC 2022）正式拉開帷幕，作為華為面向開發者羣體舉辦的科技盛宴，每年在大會期間總能看到各項新成果、新技術、新開放能力的公佈，既給消費者帶來新的功能升級，又會為開發者帶來更加高效便捷的應用開發體驗。

今年在大會現場記者就看到了華為閲讀帶來的兩大全新功能，着實引人矚目：一是人物圖譜，二是WebBrain搜索。

閲讀，是大家在高效利用碎片時間的常見選擇之一。我們經常能看到有人在公交車和地鐵上用手機進行閲讀，或者為自己“充電”，或者就是放鬆一下心情。但是，在閲讀很多大部頭作品時，書內人物眾多，關係又錯綜複雜，再加上都是碎片時間進行閲讀，很難理得清書中的人物關係，或者讀到後面在書中提及早前的情節時已然忘記了之前的故事，只好回頭再翻閲前文幫助回憶，如果閲讀的是外國作品，更有可能連人物的名字都混淆不清，這閲讀體驗着實讓人感到不便。

華為閲讀新推出的人物圖譜功能就可以很好地解決這樣的問題。人物圖譜，可以自動幫助讀者生成“人物關係圖”，幫助大家迅速理清人物之間的關係，點擊相關人物就能看到人物介紹，以及某個人物出現的章節，可以迅速幫助讀者掃清閲讀障礙，沉浸到故事當中。

人物圖譜，很像在學生時期會將一章節的內容濃縮成知識要點。這種技術在AI領域也被稱為“知識圖譜”。為了實現閲讀助手中的“知識圖譜”，華為閲讀、華為雲、倫敦研究所等聯合進行研發，用百萬本小説訓練數據集，訓練十多個AI 算法模型來構建；同時使用支持百億規模數據集圖譜的基礎設施，能實現毫秒級圖譜查詢。同時，“章節索引”功能基於10億參數600G訓練數據的NLP大模型，通過語義匹配算法，構建高精度的段落提取模型，內容理解準確度提升30%。

我們在使用閲讀應用時，對於不認識的英文單詞、不認識的漢字已經可以便捷的進行查詢掃盲了。但是，如果閲讀時遇到了一些不瞭解的知識點，或者不瞭解的名詞就還是要跳出閲讀環境，去求助於百度等搜索引擎獲取相關信息，閲讀體驗就會被迫中斷。

WebBrain搜索技術正是為了解決這樣的問題而誕生的，WebBrain搜索是華為2012 實驗室研發的檢索增強生成模型，模型通過檢索增強技術RAG和自然語言生成技術NLG實現端到端的權威知識的搜索與生成。模型在檢索部分的主題相關性檢索技術，在千億網頁中精準檢索到用於生成答案的全面的網頁證據和片段。在生成部分，採用多源信息編碼融合技術將檢索回的文檔融會貫通，對檢索回的文檔進行多源信息融合，讓答案突破輸出長度限制，將檢索文檔去粗取精，選擇高質量片段進行融合表示並生成出內鏈和外部文檔引用；同時智能事實核驗技術對生成的答案，包括內部鏈接及外部文檔引用，進行相關性、流暢性、權威性、完備性等多方面核驗，使得模型生成權威的自然語言回答。

比如這句話“在奧地利與普魯士戰爭期間……”，如果不瞭解奧地利與普魯士的歷史，就很難做出準確理解，在WebBrain搜索技術的幫助下，用户選中“奧地利與普魯士戰爭”關鍵詞進行搜索，就會跳出對這一世界歷史事件的詳細介紹。相當於在一些知識難點上自動為用户加了註釋一樣，不需要跳出閲讀過程，幫助理解之後，可以快速返回閲讀過程，繼續閲覽。

閲讀是智能手機使用的高頻場景，但是它又只是一個小小的功能，為了提升用户的使用體驗在這樣的細微之處，華為閲讀也在不斷提升從語言讀書到隨手記錄讀書筆記，現在又將AI能力引入其中，都是為了讓用户獲得更好的精品閲讀內容和服務，這樣持續升級的閲讀體驗才會讓用户更願意欣然使用。