Alexa の改善により愚かな質問を認識し、精度が向上

アレクサの 投げかけられたほぼすべての質問に答える能力 すでに驚くべき機能ですが、このスマート アシスタントはさらに賢くなっています。

道 アレクサ これまでのところ、提示された質問の中で特定のキーワードを検索し、それに基づいて回答することでうまくいきました。 これはドメイン分類として知られています。 ただし、誰かが質問を始めてから質問したい内容を変更した場合、Alexa は意味のない応答を返す可能性があります。 これはドメイン外応答と呼ばれます。 アレクサ 答えがないにもかかわらず、これらの質問に答えてしまうことがあります。これは誤認と呼ばれるプロセスです。 メンバーの一人、ヨン・ボムキム氏によると、 アレクサ 研究チームは、「私たちの実験では、その割合は 1 ～ 6 パーセントの範囲でした。 しかし、目標レートごとに、ネットワークが正確に目標レートを満たすまで、2 つのエラー メトリクスの相対的な重みを毎回調整しながら、ネットワークをトレーニングおよび再トレーニングしました。」

誤認率の高さと、これらの結果が Alexa の自然言語理解プロセスを妨害したことにより、 アレクサ チームはユーザーからの音声入力に基づいてデータの収集を開始しました。 彼らは、以前に認識されたドメインと 1,500 の頻繁なドメインに基づいて、このデータを 2 つのセクションに分割しました。 アレクサ スキル。

次に研究者らはこの情報を取得し、双方向長期短期メモリ アーキテクチャ (Bi-LSTM) と呼ばれるコンピュータ モデルに入力しました。 平たく言えば、このアーキテクチャ システムにより、Alexa は指定された入力を適切な応答に適切にマッピングできるようになります。 やがて、このシステムにより、 アレクサ もっと詳しく学び、ただ声に出して考えているときと、質問に対して間違った言葉遣いを使っているときを区別するためです。

Bi-LSTM の改善により、Alexa の音声認識は任意の単語に対して 6% 向上しました。 研究者らが 2 番目のデータセットを適用すると、以前に確立されたドメインの認識率が 83.7 パーセントから 90.4 パーセントに増加しました。

研究チームは今年のInterspeechイベントで研究結果を論文として発表する予定だ。 やがて、このような小さな改善が、Alexa だけでなくすべてのスマート アシスタントの全体的な言語処理の向上につながる可能性があります。 それまでの間、ユーザーは改善に役立つ定期的なアップデートを期待できます。 アレクサのパフォーマンスと確実な A.I. あなたの言うことをほぼすべて認識します。

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