Kalbos nuorodų supratimas ir apdorojimas yra didelis iššūkis natūralios kalbos apdorojimo krypčiai AI asistentų, tokių kaip „Amazon Alexa“, kontekste. Ši problema dažniausiai susijusi su teisingu įvardžių susiejimu vartotojo užklausose su numanomomis sąvokomis, pavyzdžiui, lyginant įvardį „jie“ teiginyje „paleisti naujausią albumą“ su kokiu nors muzikos atlikėju. „Amazon“ dirbtinio intelekto ekspertai aktyviai dirba su technologijomis, kurios galėtų padėti dirbtiniam intelektui apdoroti tokius prašymus automatiškai performuluojant ir pakeičiant. Taigi užklausa „Paleisti naujausią albumą“ bus automatiškai pakeista į „Leisti naujausią Imagine Dragons albumą“. Šiuo atveju žodis, reikalingas pakeisti, parenkamas pagal tikimybinį metodą, apskaičiuotą naudojant mašininį mokymąsi.
Mokslininkai preliminarus jo darbo rezultatas išankstiniame leidinyje gana sudėtingu pavadinimu – „Kelių domenų dialogo mastelio keitimo būsenos stebėjimas naudojant užklausos performulavimą“. Artimiausiu metu šį tyrimą planuojama pristatyti Kompiuterinės lingvistikos asociacijos Šiaurės Amerikos skyriuje.
„Kadangi mūsų užklausos performulavimo variklis naudoja bendruosius kalbos nuorodų taikymo principus, jis nepriklauso nuo jokios konkrečios informacijos apie programą, kurioje ji bus naudojama, todėl nereikia persikvalifikuoti, kai mes jį naudojame Alexa galimybėms išplėsti“, – paaiškino. Aritas Gupta (Arit Gupta), „Amazon Alexa AI“ kalbotyros ekspertas. Jis pažymėjo, kad jų nauja technologija, vadinama CQR (kontekstinės užklausos perrašymas), visiškai išlaisvina vidinį balso asistento kodą nuo bet kokio susirūpinimo dėl kalbos nuorodų užklausose.
Pirma, AI nustato bendrą užklausos kontekstą: kokią informaciją vartotojas nori gauti arba kokį veiksmą atlikti. Dialogo su vartotoju metu AI klasifikuoja raktinius žodžius, saugo juos specialiuose kintamuosiuose tolesniam naudojimui. Jei kitoje užklausoje yra kokia nors nuoroda, AI bandys ją pakeisti labiausiai tikėtinu iš saugomų ir semantiškai tinkamų žodžių, o jei to nėra atmintyje, atsivers vidinį dažniausiai naudojamų reikšmių žodyną. , tada atkurkite užklausą su pritaikytu pakeitimu, kad perduotų ją balso asistentui vykdyti.
Kaip pažymi Gupta ir jo kolegos, CQR veikia kaip išankstinis balso komandų apdorojimo sluoksnis ir sutelkia dėmesį tik į sintaksinę ir semantinę žodžių reikšmes. Atliekant eksperimentus su specialiai parengtu duomenų rinkiniu, CQR pagerino užklausos tikslumą 22 %, kai dabartinės užklausos nuoroda nurodo žodį, kuris buvo naudojamas naujausiame atsakyme, ir 25 %, kai nuoroda dabartiniame pasakyme nurodo žodį. iš ankstesnio pasisakymo.
Šaltinis: 3dnews.ru