Å forstå og behandle talereferanser er en stor utfordring for retningen av naturlig språkbehandling i sammenheng med AI-assistenter som Amazon Alexa. Dette problemet involverer vanligvis korrekt assosiering av pronomen i brukerforespørsler med underforståtte konsepter, for eksempel å sammenligne pronomenet "dem" i utsagnet "spill deres siste album" med en musikalartist. AI-eksperter hos Amazon jobber aktivt med teknologi som kan hjelpe AI med å behandle slike forespørsler gjennom automatisk omformulering og erstatning. Så forespørselen «Spill deres nyeste album» vil automatisk erstattes med «Spill det nyeste Imagine Dragons-albumet». I dette tilfellet velges ordet som trengs for erstatning i samsvar med en sannsynlighetsmetode beregnet ved hjelp av maskinlæring.
Forskere foreløpig resultat av arbeidet hans i et forhåndstrykk med en ganske vanskelig tittel - "Skalering av tilstandssporing av multidomenedialog ved hjelp av spørreformulering." I nær fremtid er det planlagt å presentere denne forskningen ved den nordamerikanske avdelingen av Association for Computational Linguistics.
"Fordi søkereformuleringsmotoren vår bruker generelle prinsipper for å bruke talekoblinger, er den ikke avhengig av noen spesifikk informasjon om applikasjonen der den skal brukes, så den krever ikke omskolering når vi bruker den til å utvide mulighetene til Alexa," forklarte Arit Gupta (Arit Gupta), lingvistikkekspert hos Amazon Alexa AI. Han bemerket at deres nye teknologi, kalt CQR (contextual query rewriting), frigjør den interne stemmeassistentkoden fullstendig fra enhver bekymring om talereferanser i spørringer.
Først bestemmer AI den generelle konteksten for forespørselen: hvilken informasjon brukeren ønsker å motta eller hvilken handling som skal utføres. Under dialogen med brukeren klassifiserer AI nøkkelord, og lagrer dem i spesielle variabler for videre bruk. Hvis den neste forespørselen inneholder noen referanse, vil AI prøve å erstatte den med de mest sannsynlige av de lagrede og semantisk passende ordene, og hvis dette ikke er i minnet, vil det gå til den interne ordboken over de mest brukte verdiene , og bygg deretter forespørselen på nytt med erstatningen brukt, for å sende den videre til taleassistenten for utførelse.
Som Gupta og kolleger påpeker, fungerer CQR som et forbehandlingslag for talekommandoer og fokuserer kun på de syntaktiske og semantiske betydningene til ord. I eksperimenter med et spesialtrent datasett forbedret CQR spørringsnøyaktigheten med 22 % når lenken i gjeldende spørring refererer til et ord som ble brukt i det siste svaret, og med 25 % når lenken i den gjeldende ytringen refererer til et ord fra en tidligere ytring.
Kilde: 3dnews.ru