Entendre i processar les referències de parla és un gran repte per a la direcció del processament del llenguatge natural en el context d'assistents d'IA com Amazon Alexa. Aquest problema sol implicar associar correctament els pronoms a les consultes dels usuaris amb conceptes implícits, per exemple, comparar el pronom "ells" a la declaració "toca el seu darrer àlbum" amb algun artista musical. Els experts en IA d'Amazon estan treballant activament en tecnologia que podria ajudar l'IA a processar aquestes sol·licituds mitjançant la reformulació i la substitució automàtica. Per tant, la sol·licitud "Reprodueix el seu darrer àlbum" es substituirà automàticament per "Reprodueix l'últim àlbum d'Imagine Dragons". En aquest cas, la paraula necessària per a la substitució es selecciona d'acord amb un enfocament probabilístic calculat mitjançant l'aprenentatge automàtic.
Científics resultat preliminar del seu treball en una preimpressió amb un títol força difícil: "Escaling state tracking of multi-domain dialog using query reformulation". En un futur proper, està previst presentar aquesta investigació a la branca nord-americana de l'Associació per a la Lingüística Computacional.
"Com que el nostre motor de reformulació de consultes utilitza principis generals per aplicar enllaços de veu, no depèn de cap informació específica sobre l'aplicació on s'utilitzarà, per la qual cosa no requereix un reciclatge quan l'utilitzem per ampliar les capacitats d'Alexa", va explicar. Arit Gupta (Arit Gupta), expert en lingüística d'Amazon Alexa AI. Va assenyalar que la seva nova tecnologia, anomenada CQR (reescriptura de consultes contextuals), allibera completament el codi intern de l'assistent de veu de qualsevol preocupació sobre les referències de parla en les consultes.
En primer lloc, la IA determina el context general de la sol·licitud: quina informació vol rebre l'usuari o quina acció ha de realitzar. Durant el diàleg amb l'usuari, la IA classifica les paraules clau, emmagatzemant-les en variables especials per a un posterior ús. Si la següent sol·licitud conté alguna referència, l'IA intentarà substituir-la per la més probable de les paraules emmagatzemades i adequades semànticament, i si aquesta no es troba a la memòria, recorrerà al diccionari intern dels valors més utilitzats. , i després reconstrueix la sol·licitud amb la substitució aplicada, per passar-la a l'assistent de veu perquè l'executi.
Com assenyalen Gupta i els seus col·legues, CQR actua com una capa de preprocessament per a ordres de veu i se centra només en els significats sintàctics i semàntics de les paraules. En experiments amb un conjunt de dades especialment entrenat, CQR ha millorat la precisió de la consulta en un 22% quan l'enllaç de la consulta actual fa referència a una paraula que s'ha utilitzat a la resposta més recent i en un 25% quan l'enllaç de l'enunciat actual es refereix a una paraula. d'un enunciat anterior.
Font: 3dnews.ru