Amazon Alexa වැනි AI සහායකයන්ගේ සන්දර්භය තුළ ස්වභාවික භාෂා සැකසීමේ දිශානතිය සඳහා කථන යොමු තේරුම් ගැනීම සහ සැකසීම විශාල අභියෝගයකි. මෙම ගැටලුවට සාමාන්‍යයෙන් පරිශීලක විමසුම්වල සර්වනාම ව්‍යංග සංකල්ප සමඟ නිවැරදිව සම්බන්ධ කිරීම ඇතුළත් වේ, උදාහරණයක් ලෙස, “ඔවුන්ගේ නවතම ඇල්බමය වාදනය කරන්න” යන ප්‍රකාශයේ “ඔවුන්” යන සර්වනාමය සමහර සංගීත කලාකරුවන් සමඟ සංසන්දනය කිරීම. Amazon හි AI විශේෂඥයින් ස්වයංක්‍රීය ප්‍රතිසංස්කරණ සහ ප්‍රතිස්ථාපන හරහා එවැනි ඉල්ලීම් සැකසීමට AI හට උපකාර කළ හැකි තාක්‍ෂණය පිළිබඳව ක්‍රියාශීලීව කටයුතු කරයි. එබැවින්, “ඔවුන්ගේ නවතම ඇල්බමය වාදනය කරන්න” යන ඉල්ලීම ස්වයංක්‍රීයව “අලුත්ම ඉමාජින් ඩ්‍රැගන් ඇල්බමය වාදනය කරන්න” සමඟ ප්‍රතිස්ථාපනය වේ. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ප්‍රතිස්ථාපනය සඳහා අවශ්‍ය වචනය යන්ත්‍ර ඉගෙනීම භාවිතයෙන් ගණනය කරන ලද සම්භාවිතා ප්‍රවේශයකට අනුකූලව තෝරා ගනු ලැබේ.
විද්යාඥයන් තරමක් දුෂ්කර මාතෘකාවක් සහිත පූර්ව මුද්‍රණයක ඔහුගේ කාර්යයේ මූලික ප්‍රතිඵලය - "විමසුම් ප්‍රතිසංස්කරණය භාවිතයෙන් බහු-වසම් සංවාදයේ පරිමාණ රාජ්‍ය ලුහුබැඳීම." නුදුරු අනාගතයේ දී, පරිගණක වාග් විද්‍යාව සඳහා වූ සංගමයේ උතුරු ඇමරිකානු ශාඛාවේදී මෙම පර්යේෂණය ඉදිරිපත් කිරීමට සැලසුම් කර ඇත.
"අපගේ විමසුම් ප්‍රතිසංස්කරණ එන්ජිම කථන සබැඳි යෙදීම සඳහා සාමාන්‍ය මූලධර්ම භාවිතා කරන බැවින්, එය භාවිතා කරන යෙදුම පිළිබඳ නිශ්චිත තොරතුරු මත රඳා නොපවතී, එබැවින් අපි එය ඇලෙක්සා හි හැකියාවන් පුළුල් කිරීමට භාවිතා කරන විට එය නැවත පුහුණු කිරීම අවශ්‍ය නොවේ," පැහැදිලි කළේය. Arit Gupta (Arit Gupta), Amazon Alexa AI හි වාග් විද්‍යා විශේෂඥ. CQR (සන්දර්භ විමසුම් නැවත ලිවීම) ලෙස හඳුන්වන ඔවුන්ගේ නව තාක්‍ෂණය විමසුම්වල කථන යොමු කිරීම් පිළිබඳ ඕනෑම සැලකිල්ලකින් අභ්‍යන්තර හඬ සහායක කේතය සම්පූර්ණයෙන්ම නිදහස් කරන බව ඔහු සඳහන් කළේය.
පළමුව, AI විසින් ඉල්ලීමේ සාමාන්‍ය සන්දර්භය තීරණය කරයි: පරිශීලකයාට ලබා ගැනීමට අවශ්‍ය තොරතුරු හෝ කුමන ක්‍රියාවක් කළ යුතුද යන්න. පරිශීලකයා සමඟ සංවාදය අතරතුර, AI විසින් මූල පද වර්ගීකරණය කරයි, ඒවා වැඩිදුර භාවිතය සඳහා විශේෂ විචල්‍යවල ගබඩා කරයි. මීළඟ ඉල්ලීමෙහි කිසියම් සඳහනක් තිබේ නම්, AI එය ගබඩා කර ඇති සහ අර්ථාන්විතව සුදුසු වචනවලින් එය ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමට උත්සාහ කරනු ඇති අතර, මෙය මතකයේ නොමැති නම්, එය නිතර භාවිතා වන අගයන්හි අභ්‍යන්තර ශබ්ද කෝෂය වෙත හැරෙනු ඇත. , පසුව එය ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා හඬ සහායකයා වෙත ලබා දීම සඳහා ඉල්ලුම් කළ ප්‍රතිස්ථාපනය සමඟ ඉල්ලීම නැවත ගොඩනඟන්න.
ගුප්තා සහ සගයන් පෙන්වා දෙන පරිදි, CQR හඬ විධාන සඳහා පූර්ව සැකසුම් ස්ථරයක් ලෙස ක්‍රියා කරන අතර වචනවල වාක්‍ය ඛණ්ඩ සහ අර්ථකථන අර්ථයන් කෙරෙහි පමණක් අවධානය යොමු කරයි. විශේෂයෙන් පුහුණු කරන ලද දත්ත කට්ටලයක් සමඟ අත්හදා බැලීම් වලදී, CQR විසින් වත්මන් විමසුමේ ඇති සබැඳිය මෑත කාලීන පිළිතුරෙහි භාවිතා කරන ලද වචනයක් සඳහන් කරන විට 22% කින් විමසුම් නිරවද්‍යතාව වැඩි දියුණු කරන ලද අතර වත්මන් උච්චාරණයේ සබැඳිය වචනයක් වෙත යොමු කරන විට 25% කින් වැඩි දියුණු කරන ලදී. පෙර කියමනකින්.
මූලාශ්රය: 3dnews.ru