Het begrijpen en verwerken van spraakreferenties is een grote uitdaging voor de richting van natuurlijke taalverwerking in de context van AI-assistenten zoals Amazon Alexa. Dit probleem houdt meestal verband met het correct associëren van voornaamwoorden in gebruikersquery's met impliciete concepten, bijvoorbeeld het vergelijken van het voornaamwoord 'zij' in de verklaring 'speel hun nieuwste album' met een of andere muzikale artiest. AI-experts bij Amazon werken actief aan technologie die AI kan helpen dergelijke verzoeken te verwerken door middel van automatische herformulering en vervanging. Het verzoek 'Speel hun nieuwste album af' wordt dus automatisch vervangen door 'Speel het nieuwste Imagine Dragons-album af.' In dit geval wordt het voor vervanging benodigde woord geselecteerd in overeenstemming met een probabilistische benadering die wordt berekend met behulp van machinaal leren.
Wetenschappers voorlopig resultaat van zijn werk in een preprint met een nogal moeilijke titel: "Scaling state tracking of multi-domein dialog met behulp van queryherformulering." Het is de bedoeling dit onderzoek in de nabije toekomst te presenteren aan de Noord-Amerikaanse afdeling van de Association for Computational Linguistics.
“Omdat onze engine voor het herformuleren van zoekopdrachten algemene principes gebruikt voor het toepassen van spraakkoppelingen, is deze niet afhankelijk van specifieke informatie over de applicatie waarin deze zal worden gebruikt. Er is dus geen herscholing nodig wanneer we deze gebruiken om de mogelijkheden van Alexa uit te breiden”, legt hij uit. Arit Gupta (Arit Gupta), taalkundige expert bij Amazon Alexa AI. Hij merkte op dat hun nieuwe technologie, genaamd CQR (contextual query rewriting), de interne stemassistentcode volledig bevrijdt van elke zorg over spraakreferenties in zoekopdrachten.
Ten eerste bepaalt de AI de algemene context van het verzoek: welke informatie de gebruiker wil ontvangen of welke actie hij moet uitvoeren. Tijdens de dialoog met de gebruiker classificeert de AI trefwoorden en slaat deze op in speciale variabelen voor verder gebruik. Als het volgende verzoek een verwijzing bevat, zal de AI proberen deze te vervangen door de meest waarschijnlijke van de opgeslagen en semantisch geschikte woorden, en als deze niet in het geheugen aanwezig is, zal hij zich wenden tot het interne woordenboek met de meest gebruikte waarden en bouw het verzoek vervolgens opnieuw op met de toegepaste vervanging, om het ter uitvoering door te geven aan de stemassistent.
Zoals Gupta en collega's opmerken, fungeert CQR als een voorverwerkingslaag voor spraakopdrachten en richt het zich alleen op de syntactische en semantische betekenissen van woorden. In experimenten met een speciaal getrainde dataset verbeterde CQR de nauwkeurigheid van de zoekopdracht met 22% wanneer de link in de huidige zoekopdracht verwijst naar een woord dat in het meest recente antwoord werd gebruikt, en met 25% wanneer de link in de huidige uiting naar een woord verwijst. uit een eerdere uitspraak.
Bron: 3dnews.ru