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亚马逊研究人员将Alexa技能选择错误率降低40%

  12月18日消息,据外媒报道,亚马逊(Amazon)的研究人员利用一种新颖的数据表示技术,成功提高了Alexa选择第三方应用程序的能力,可以减少40%的选择错误率。

  据了解,这项研究成果将于本月在希腊雅典举行的IEEE口语技术会议上发表。同时,上周的一项研究显示,Alexa的语音识别能力提高了15%。

  近年来,数据表示已经成为机器学习中的一个重要研究课题。例如,自然语言理解(NLU)系统很少将原始文本作为输入。相反,它们采用嵌入式数据表示,这种数据表示保留了关于文本的语义信息,但以一致的、形式化的方式表示。使用嵌入式而不是原始文本已经被一次又一次地展示来提高特定NLU任务的性能。

  Alexa处理请求方式利用了新的表示方法。Alexa首先根据请求的主题区域或领域(例如音乐或天气)对请求进行分类,然后根据意图或预期的操作对请求进行分类。最后,根据槽类型进行分类——槽类型是定义Alexa如何识别和处理数据的实体(例如使用actor slot类型的技能可能会使用提供的演员名称查询电影目录)。

  总的来说,研究人员对人工智能系统进行了涵盖17个领域的24.6万次语音训练。为了测试其准确性,他们将其编码作为一个两阶段技能选择系统的输入。根据Kim的说法,在实验中,它不仅将准确率从90%提高到94%,而且还超过了三个类似的系统。

  研究人员表示,在关键的技能选择任务上测试方案,或者在数千个Alexa技能中决定哪一个应该处理给定的客户请求。最终发现,方案大幅降低了技能选择错误率,这应该有助于让客户与Alexa的互动更自然。

本文编辑:杨婷

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