Amazon хочет научить Alexa корректно понимать местоимения
Понимание и обработка речевых ссылок — это большой вызов для направления обработки естественного языка в контексте ИИ-помощников, таких как Amazon Alexa. Данная проблема, как правило, подразумевает под собой корректное ассоциирование местоимений в запросах пользователей с подразумеваемыми понятиями, например, сопоставление местоимения «их» в высказывании «включи их последний альбом» с каким-то музыкальным исполнителем. Специалисты по ИИ из Amazon активно работают над технологией, которая бы могла помочь ИИ с обработкой подобных запросов при помощи автоматической переформулировки и замены. Так, запрос «Воспроизведи их последний альбом» будет автоматически заменён на «Воспроизведи последний альбом Imagine Dragons». При этом необходимое для замены слово подбирается в соответствии с вероятностным подходом, вычисленным при помощи машинного обучения.
Amazon хотела бы, чтобы общение с её голосовым помощником было максимально комфортным, а одна из специфик обыденной человеческой лексики — это применение различных речевых ссылок, как правило в виде местоимений, с пониманием которых у ИИ на данный момент есть определённые проблемы
Учёные опубликовали предварительный результат своей работы в препринте с довольно непростым названием — «Масштабирование отслеживания состояния многодоменного диалога с помощью переформулирования запросов». В ближайшее время планируется презентовать данное исследование в Североамериканском отделении Ассоциации компьютерной лингвистики.
»Поскольку наш механизм переформулирования запросов использует общие принципы применения речевых ссылок, он не зависит от какой-либо специфичной информации о приложении, где он будет применяться, поэтому он не требует переобучения, когда мы с его помощью расширяем возможности Alexa», — пояснил Арит Гупта (Arit Gupta), эксперт по лингвистике в отделе Amazon Alexa AI. Он отметил, что их новая технология, получившая название CQR (contextual query rewriting), полностью освобождает внутренний код голосового ассистента от какого-либо беспокойства по поводу речевых ссылок в запросах.
Наглядный пример работы CQR. В начале диалога система анализирует запросы, классифицируя и сохраняя ключевые слова, затем, когда пользователь делает запрос с местоимением, CQR автоматически меняет формулировку запроса, прежде чем передать его дальше голосовому помощнику
Вначале ИИ определяет общий контекст запроса: какую информацию хочет получить пользователь или какое действие выполнить. В процессе диалога с пользователем ИИ классифицирует ключевые слова, сохраняя их в специальных переменных для дальнейшего использования. Если очередной запрос будет содержать какую-либо ссылку, то ИИ попытается заменить её наиболее вероятным из сохраненных и семантически подходящих слов, а если такого не окажется в памяти, то обратится к внутреннему словарю наиболее часто используемых значений, а затем пересоберёт запрос с применённой заменой, чтобы передать его дальше голосовому помощнику для выполнения.
Как указывает Гупта и его коллеги, CQR выступает как слой предварительной обработки голосовых команд и сосредоточен только на синтаксических и семантических значениях слов. В экспериментах со специально подготовленным набором данных, CQR улучшил точность обработки запросов на 22%, когда ссылка в текущем запросе относится к слову, которое использовалось в самом последнем ответе, и на 25%, когда ссылка в текущем высказывании ссылается на слово из предыдущего высказывании.
Источник:
© 3DNews
