Facebook 的目標是理解用戶的一切。在Facebook的社交網絡上，每日都會有大量的數據被分享，Instagram、WhatsApp更甚至是Oculus，對Facebook來說其迫切需要尋找一種方法來編目所有這些信息，并使得這些信息最終易于被搜索，但顯然這是一個非常艱巨的任務。因此，Facebook將重心轉向了人工智能。
基于此，Facebook日前對外發布了一個人工智能新產品DeepText，它能夠準確識別人類的聊天內容、DeepText源自于Facebook AI Research小組，運用多種深度神經網路架構，能進行文字與字元層級的學習，搭配深度學習進行模型訓練，可被用來理解Facebook Messenger用戶對話或臉書用戶貼文，了解用戶需求及興趣提供建議。
Facebook指出，和傳統自然語言處理技術相比，深度學習導向的技術使DeepText對語言方面的知識仰賴較少，更能理解不同語言的文字意涵，且有效處理標籤化的資料，滿足Facebook在文字理解處理上的需求。此外，Facebook還表示，DeepText能夠以“接近人類的精確度”，理解人們的聊天內容。
另外，依托后臺的計算能力，這一工具每分鐘能夠分析、識別數千條網友評論或是聊天內容。在語種方面，這一工具已經能夠分析20多種語言。而除了識別聊天內容，給出自動建議之外，DeepText的另外一個應用領域是打擊垃圾騷擾信息。在社交網絡平臺上，存在大量的網絡營銷帖子，Facebook可以自動加以識別并且快速刪除。
DeepText還會將整合于移動聊天工具中，系統可以自動分析用戶的聊天信息，比如如果認為兩位好友正在談論一個出行計劃，系統可以自動匹配出Uber、Lyft等移動專車的信息，或是給出天氣預報等內容。
關于下一步未來發展，DeepText 研發團隊將讓 DeepText：能更好地理解用戶的興趣，從而能為用戶提供與其興趣更匹配的內容。具有把文本和圖片內容結合起來理解的能力。發展諸如雙向循環神經網絡 (BRNN) 等新型深度神經網絡。
自媒體新智元在最新的一篇文章中這樣總結到：
未來，如果 DeepText 與 Facebook 的虛擬智能助理 M 整合，Facebook 就能更好地理解用戶及其需求，并且更好地連接商家和消費者——這不僅僅會為 Facebook 增加廣告收入，還會在其平臺上形成一個生態閉環。用戶在 Facebook 上花費的時間越多，留下的信息量也就越大，Facebook 的搜索引擎也會變得更加智能。
京公網安備 11010502049343號