Pochopenie a spracovanie rečových referencií je veľkou výzvou pre smerovanie spracovania prirodzeného jazyka v kontexte asistentov AI, ako je Amazon Alexa. Tento problém zvyčajne zahŕňa správne priradenie zámen v používateľských dopytoch k implikovaným pojmom, napríklad porovnanie zámena „ich“ vo výroku „hrať ich najnovší album“ s nejakým hudobným umelcom. Odborníci na AI v Amazone aktívne pracujú na technológii, ktorá by mohla pomôcť AI spracovať takéto požiadavky prostredníctvom automatického preformulovania a nahradenia. Takže požiadavka „Prehrať ich najnovší album“ bude automaticky nahradená „Prehrať najnovší album Imagine Dragons“. V tomto prípade sa slovo potrebné na nahradenie vyberie v súlade s pravdepodobnostným prístupom vypočítaným pomocou strojového učenia.
Vedci predbežný výsledok jeho práce v predtlači s pomerne náročným názvom - „Sledovanie stavu škálovania dialógu vo viacerých doménach pomocou preformulovania dotazov“. V blízkej budúcnosti sa plánuje prezentácia tohto výskumu v severoamerickej pobočke Association for Computational Linguistics.
„Pretože náš modul na preformulovanie dopytov používa všeobecné princípy na aplikáciu rečových odkazov, nezávisí od žiadnych konkrétnych informácií o aplikácii, kde sa bude používať, takže si nevyžaduje preškolenie, keď ho používame na rozšírenie možností Alexa,“ vysvetlil. Arit Gupta (Arit Gupta), odborník na lingvistiku v Amazon Alexa AI. Poznamenal, že ich nová technológia s názvom CQR (contextual query rewriting) úplne oslobodzuje interný kód hlasového asistenta od akýchkoľvek obáv z rečových odkazov v dopytoch.
Po prvé, AI určuje všeobecný kontext požiadavky: aké informácie chce používateľ dostať alebo akú akciu vykonať. Počas dialógu s používateľom AI klasifikuje kľúčové slová a ukladá ich do špeciálnych premenných na ďalšie použitie. Ak ďalšia požiadavka obsahuje nejaký odkaz, AI sa ho pokúsi nahradiť najpravdepodobnejším z uložených a sémanticky vhodných slov, a ak tento nie je v pamäti, prejde na interný slovník najčastejšie používaných hodnôt. a potom znova zostavte požiadavku s použitou náhradou, aby ste ju odovzdali hlasovému asistentovi na vykonanie.
Ako upozorňujú Gupta a kolegovia, CQR funguje ako predspracujúca vrstva pre hlasové príkazy a zameriava sa len na syntaktické a sémantické významy slov. V experimentoch so špeciálne vyškoleným súborom údajov zlepšilo CQR presnosť dotazu o 22 %, keď odkaz v aktuálnom dotaze odkazuje na slovo, ktoré bolo použité v poslednej odpovedi, a o 25 %, keď odkaz v aktuálnom výroku odkazuje na slovo. z predchádzajúceho výroku.
Zdroj: 3dnews.ru