Konuşma referanslarını anlamak ve işlemek, Amazon Alexa gibi yapay zeka asistanları bağlamında doğal dil işlemenin yönlendirilmesi açısından büyük bir zorluktur. Bu sorun genellikle kullanıcı sorgularındaki zamirleri ima edilen kavramlarla doğru şekilde ilişkilendirmeyi içerir; örneğin, "son albümlerini çal" ifadesindeki "onlar" zamirini bazı müzik sanatçılarıyla karşılaştırmak. Amazon'daki yapay zeka uzmanları, yapay zekanın bu tür talepleri otomatik yeniden formüle etme ve değiştirme yoluyla işlemesine yardımcı olabilecek teknoloji üzerinde aktif olarak çalışıyor. Bu nedenle, "En son albümlerini çal" isteği otomatik olarak "En son Imagine Dragons albümünü çal" ile değiştirilecektir. Bu durumda, değiştirilmesi gereken kelime, makine öğrenimi kullanılarak hesaplanan olasılıksal bir yaklaşıma uygun olarak seçilir.
bilim adamları Oldukça zor bir başlığa sahip bir ön baskıda çalışmasının ilk sonucu - "Sorgu yeniden formülasyonu kullanılarak çok alanlı diyaloğun durum izlemesinin ölçeklendirilmesi." Yakın gelecekte bu araştırmanın Hesaplamalı Dilbilim Derneği'nin Kuzey Amerika şubesinde sunulması planlanıyor.
"Sorgu yeniden formülasyon motorumuz, konuşma bağlantılarını uygulamak için genel ilkeleri kullandığından, kullanılacağı uygulama hakkındaki herhangi bir özel bilgiye bağlı değildir, dolayısıyla Alexa'nın yeteneklerini genişletmek için kullandığımızda yeniden eğitim gerektirmez" diye açıkladı. Arit Gupta (Arit Gupta), Amazon Alexa AI'da dil bilimi uzmanı. CQR (bağlamsal sorgu yeniden yazma) adı verilen yeni teknolojilerinin, dahili sesli asistan kodunu sorgulardaki konuşma referanslarıyla ilgili her türlü endişeden tamamen kurtardığını belirtti.
İlk olarak yapay zeka, isteğin genel bağlamını belirler: kullanıcının hangi bilgiyi almak istediği veya hangi eylemi gerçekleştireceği. Kullanıcıyla diyalog sırasında AI, anahtar kelimeleri sınıflandırır ve bunları daha sonra kullanılmak üzere özel değişkenlerde saklar. Bir sonraki istek herhangi bir bağlantı içeriyorsa, AI onu depolanan ve anlamsal olarak en uygun kelimelerle değiştirmeye çalışacak ve eğer bu bellekte değilse, en sık kullanılan değerlerin dahili sözlüğüne yönelecektir. ve ardından, yerine getirilmesi için ses asistanına iletmek üzere, değişikliğin uygulanmasıyla isteği yeniden oluşturun.
Gupta ve meslektaşlarının belirttiği gibi CQR, sesli komutlar için bir ön işleme katmanı görevi görüyor ve yalnızca kelimelerin sözdizimsel ve anlamsal anlamlarına odaklanıyor. Özel olarak eğitilmiş bir veri kümesiyle yapılan deneylerde, CQR, mevcut sorgudaki bağlantı en son yanıtta kullanılan bir kelimeye atıfta bulunduğunda sorgu doğruluğunu %22 oranında, mevcut ifadedeki bağlantı bir kelimeye atıfta bulunduğunda ise %25 oranında artırdı. önceki bir ifadeden.
Kaynak: 3dnews.ru