Alexa回答幾乎所有問(wèn)題的能力一直令人震驚，但現(xiàn)在這個(gè)智能助手變得更聰明了。

到目前為止，Alexa的工作方式是在問(wèn)題中搜索特定的關(guān)鍵詞，并基于這些關(guān)鍵詞進(jìn)行回答。這叫做領(lǐng)域分類。然而，如果有人開始問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，然后改變了他們想問(wèn)的問(wèn)題，Alexa可能會(huì)給出一個(gè)毫無(wú)意義的答案。這被稱為域外響應(yīng)。Alexa有時(shí)會(huì)在沒(méi)有答案的情況下給出這些問(wèn)題的答案。這個(gè)過(guò)程叫做錯(cuò)誤接受。Alexa團(tuán)隊(duì)的成員Young Bum-Kim說(shuō)，“在我們的實(shí)驗(yàn)中，這個(gè)比例從1%到6%不等。但對(duì)于每個(gè)目標(biāo)速率，我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和再訓(xùn)練，每次調(diào)整兩個(gè)誤差指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，直到準(zhǔn)確達(dá)到目標(biāo)速率。”

由于錯(cuò)誤接受率和這些結(jié)果打亂了Alexa的自然語(yǔ)言理解過(guò)程，Alexa團(tuán)隊(duì)開始根據(jù)用戶的語(yǔ)音輸入整合數(shù)據(jù)。他們根據(jù)之前確定的領(lǐng)域和1500個(gè)常用的Alexa技能將數(shù)據(jù)分為兩部分。

然后，研究人員將這些信息輸入到一個(gè)叫做畢-LSTM的計(jì)算機(jī)模型中。通俗地說(shuō)，這個(gè)架構(gòu)系統(tǒng)允許Alexa更好地將給定的輸入映射到適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。隨著時(shí)間的推移，這個(gè)系統(tǒng)將允許Alexa了解更多的信息，并區(qū)分什么時(shí)候你只是在大聲思考，什么時(shí)候你對(duì)一個(gè)問(wèn)題使用了錯(cuò)誤的措辭。

雙LSTM的改進(jìn)使Alexa的語(yǔ)音識(shí)別能力提高了6%。當(dāng)研究人員應(yīng)用第二組數(shù)據(jù)時(shí)，先前建立的領(lǐng)域的識(shí)別率從83.7%提高到90.4%。

該團(tuán)隊(duì)將在今年的種間技術(shù)會(huì)議上提交一份關(guān)于他們發(fā)現(xiàn)的論文。隨著時(shí)間的推移，像這樣的小改進(jìn)可能會(huì)給所有智能助手帶來(lái)更好的整體語(yǔ)言處理，而不僅僅是Alexa。同時(shí)，用戶可以期待定期更新，這將有助于提高Alexa的性能，并確保人工智能幾乎可以識(shí)別你所說(shuō)的一切。

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