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人工智能研究美国会议案通过率“亚博真人APP”

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本文摘要:未来,美国的国会议员们写出了一个议案,没准还不会再行让人工智能算法打个分。一家美国人工智能公司Skopos近日在《PLOSONE》期刊上公开发表论文:输出一份议案原文,另加几个变量,人工智能就能得出该议案通过法律的概率。 根据流程规定,一份议案首先要通过参议院或众议院某个委员会的审查会,经该院投票通过,再行由两院投票表决。此前,有些研究者也尝试过用算法预测议案在委员会、或在两院之一通过的概率,效果参差不齐。

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未来,美国的国会议员们写出了一个议案,没准还不会再行让人工智能算法打个分。一家美国人工智能公司Skopos近日在《PLOSONE》期刊上公开发表论文:输出一份议案原文,另加几个变量,人工智能就能得出该议案通过法律的概率。

根据流程规定,一份议案首先要通过参议院或众议院某个委员会的审查会,经该院投票通过,再行由两院投票表决。此前,有些研究者也尝试过用算法预测议案在委员会、或在两院之一通过的概率,效果参差不齐。Skopos的牵头创始人JohnNay目标不仅限于此:他想得出结论一份国会议案通过两院投票表决、沦为法律的概率。那些想废止奥巴马医改的议案,算法打了多少分?Nay搜集了从第103届国会到第113届国会(也就是1993年至2015年)的所有法律数据,还包括所有议案的全文和其他一些因素,比如联合发起者的人数、议案发动的月份、驳回者否为该院多数党成员等。

Nay用于从第103届国会到第106届国会的数据展开机器学习。所谓机器学习,就是给算法输出大量数据,并等价这些输出值相匹配的输入值,由算法自己“思索”出有输出值和输入值之间隐蔽关联的特征。

他用经过训练的算法对第107届国会的案例展开了预测。下一步,Nay又更进一步用第103届到第107届国会的数据训练算法,用作预测第108届国会的案例,以此类推。Nay最后获得的完整版算法包括以下几个部分。

首先,算法必须对议案的语言展开分析。通过词汇与周围词汇的映射方式,算法以求理解这些词汇的含义。比如,获得“取得教育贷款”这个短语,算法不会假设“贷款”这个词和“取得”、“教育”都是涉及的,把所有词汇相互之间的关联以分析的形式概括,由此,每一个词汇就可以用一串数字来代表。融合这些数字,算法就可以解读每个句子的意思。

其次,一个算法企图寻找它解读的句子“意思”和议案成功率之间的联系,另三个算法找寻上下文和议案成功率之间的联系。最后,一个伞形算法综合上述四个算法的结果,预测议案的成功率。

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意味着预测一个议案能否顺利没什么价值。约有96%的议案不会告终,也就是说,你每次都猜中议案都不通过,也拢将近哪里去。因此,更加最重要的是预测到一个准确的概率值。却是,一个国会议案往往不会牵涉到相当大的利益,在这种情况下,把议案的成功率下降几个百分点,也是意义根本性的。

Nay在论文中提及,他的算法在评估成功率时的展现出,比意味着评估议案能否顺利要好上65%。在国会的案头,想废止奥巴马医改的议案一度堆积如山。这些议案在算法那里拿了多少分呢?虽然,按照平均值估算,它们的成功率也只有4%,但算法无情地给所有这些议案投出了更加较低的概率。措辞很最重要那么,算法在评估议案成功率时,最推崇哪些因素呢?Nay车祸地找到,只不过议案的文本本身就起着相当大的影响。

议案发起人归属于多数党,以及议案发起人历任多届国会议员固然是个特分项,但对议案成功率的影响将近1%。而就文本而言,“影响”、“后果”这样的词汇能提高与气候涉及的法案的成功率,而“全球”、“气候变化”这些词汇只不会起着反作用。

在与医疗涉及的议案中,“公共医疗补助金”、“再保险”这样的词并不讨伐两院议员的宠信。在与专利涉及的议案中,看上去众议院喜欢“软件”这个词,而参议院喜欢“计算出来”这个词。Nay回应深感吃惊:“我之前以为法律过程主要不受党派的影响,政策本身反而不怎么涉及。”这种新鲜的文本分析方法,也让许多政治学家深感眼前一亮。

华盛顿大学的JohnWilkerson就指出这项研究很有新意,充满著前景。


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本文来源:亚博真人APP-www.fuefukimusic.com

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