Ngartos sareng ngolah rujukan ucapan mangrupikeun tantangan anu ageung pikeun arah pamrosésan basa alami dina konteks asisten AI sapertos Amazon Alexa. Masalah ieu biasana ngalibatkeun bener associating kata ganti dina queries pamaké kalawan konsep tersirat, contona, ngabandingkeun kata ganti "maranéhna" dina pernyataan "muterkeun album panganyarna maranéhanana" jeung sababaraha artis musik. Ahli AI di Amazon aktip ngusahakeun téknologi anu tiasa ngabantosan AI ngolah pamundut sapertos ngalangkungan reformulasi sareng ngagantian otomatis. Janten, pamundut "Maénkeun albeum panganyarna na" bakal otomatis diganti ku "Maénkeun albeum Bayangkeun Naga panganyarna." Dina hal ieu, kecap diperlukeun pikeun ngagantian dipilih luyu jeung pendekatan probabilistik diitung ngagunakeun learning mesin.
Élmuwan hasil awal karyana dina preprint kalawan judul rada hese - "Skala nyukcruk kaayaan dialog multi-domain maké reformulation query." Dina mangsa nu bakal datang, éta rencanana nampilkeun ieu panalungtikan di Amérika Kalér cabang Association pikeun Linguistik Komputasi.
"Kusabab mesin reformulasi query kami nganggo prinsip umum pikeun ngalarapkeun tautan ucapan, éta henteu gumantung kana inpormasi khusus ngeunaan aplikasi dimana éta bakal dianggo, ku kituna henteu ngabutuhkeun latihan deui nalika kami nganggo éta pikeun manjangkeun kamampuan Alexa," dipedar. Arit Gupta (Arit Gupta), ahli linguistik di Amazon Alexa AI. Anjeunna dicatet yén téhnologi anyar maranéhanana, disebut CQR (kontékstual query nulis balik), sagemblengna frees kodeu asisten sora internal tina sagala perhatian ngeunaan rujukan ucapan dina queries.
Kahiji, AI nangtukeun kontéks umum paménta: informasi naon pamaké hayang narima atawa aksi naon anu kudu dipigawé. Salila dialog sareng pangguna, AI ngagolongkeun kecap konci, nyimpenna dina variabel khusus pikeun dianggo salajengna. Upami pamundut salajengna ngandung rujukan naon waé, AI bakal nyobian ngagentos éta ku anu paling dipikaresep tina kecap-kecap anu disimpen sareng cocog sacara semantik, sareng upami ieu henteu aya dina mémori, éta bakal ngalih ka kamus internal tina nilai anu paling sering dianggo. , lajeng ngawangun deui pamundut kalawan ngagantian dilarapkeun, pikeun ngalirkeun eta ka asisten sora pikeun palaksanaan.
Salaku Gupta sareng kolega nunjuk kaluar, CQR tindakan salaku lapisan preprocessing pikeun paréntah sora sarta museurkeun ukur dina harti sintaksis jeung semantis kecap. Dina ékspérimén sareng set data anu dilatih khusus, CQR ningkatkeun akurasi pamundut ku 22% nalika tautan dina pamundut ayeuna nujul kana kecap anu dianggo dina jawaban panganyarna, sareng ku 25% nalika tautan dina ucapan ayeuna nujul kana kecap. tina ucapan saméméhna.
sumber: 3dnews.ru