Alexa의 개선으로 어리석은 질문을 인식하고 정확성이 향상되었습니다.

알렉사의 자신에게 던져진 거의 모든 질문에 답할 수 있는 능력 이미 놀랍지만 이제 스마트 비서는 더욱 똑똑해지고 있습니다.

방법 알렉사 지금까지의 작업은 제기된 질문에서 특정 키워드를 검색하고 이를 기반으로 답변하는 것이었습니다. 이를 도메인 분류라고 합니다. 그러나 누군가 질문을 시작한 다음 질문하고 싶은 내용을 변경하면 Alexa는 말도 안되는 응답으로 응답할 수 있습니다. 이를 도메인 외부 응답이라고 합니다. 알렉사 때로는 답변이 없음에도 불구하고 이러한 질문에 답변을 제공하는 경우가 있는데, 이를 거짓 수용이라고 합니다. 김영범 회원의 말에 따르면 알렉사 “저희 실험에서 그 비율은 1~6%였습니다. 그러나 각 목표 비율에 대해 우리는 목표 비율을 정확하게 충족할 때까지 매번 두 오류 측정항목의 상대적 가중치를 조정하여 네트워크를 훈련하고 재훈련했습니다."

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허위 승인 비율과 이러한 결과가 Alexa의 자연어 이해 프로세스를 방해하는 방식으로 인해 알렉사 팀은 사용자의 음성 입력을 기반으로 데이터를 수집하기 시작했습니다. 그들은 이 데이터를 이전에 인식된 도메인과 자주 사용하는 1,500개의 도메인을 기반으로 두 섹션으로 나눴습니다. 알렉사 기술.

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그런 다음 연구원들은 이 정보를 양방향 장단기 메모리 아키텍처(Bi-LSTM)라는 컴퓨터 모델에 입력했습니다. 일반인의 관점에서 보면 이 아키텍처 시스템을 통해 Alexa는 주어진 입력을 적절한 응답으로 더 잘 매핑할 수 있습니다. 시간이 지나면 이 시스템을 통해 알렉사 더 많이 배우고 소리내어 생각하는 경우와 질문에 잘못된 표현을 사용하는 경우를 구별합니다.

Bi-LSTM 개선으로 특정 기간 동안 Alexa의 음성 인식이 6% 향상되었습니다. 연구원들이 두 번째 데이터 세트를 적용했을 때, 이전에 확립된 도메인에 대한 인식은 83.7%에서 90.4%로 증가했습니다.

팀은 올해 Interspeech 행사에서 연구 결과를 논문으로 발표할 예정입니다. 시간이 지나면 이와 같은 작은 개선으로 Alexa뿐만 아니라 모든 스마트 비서의 전반적인 언어 처리가 향상될 수 있습니다. 그동안 사용자는 개선에 도움이 되는 정기적인 업데이트를 기대할 수 있습니다. 알렉사의 성능을 확인하고 A.I. 당신이 말하는 거의 모든 것을 인식합니다.

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