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Alexa: Amazon quer mais precisão para entender usuário

Cientistas propõem modelo de autoaprendizagem por IA que formula o rastreamento do estado do diálogo como um problema clássico de resposta a perguntas

A Amazon trabalha para melhorar o monitoramento do estado dos diálogos feitos pela Alexa para saber com mais precisão o que o usuário realmente deseja. Apesar das boas métricas atuais, cientistas da divisão de Pesquisa e Desenvolvimento da empresa avaliam que há espaço para aumentar a eficiência nessa interação.

Em artigo apresentado na International Speech Communication Interspeech 2019, em Graz (Aústria), os pesquisadores propõem o uso de um modelo de autoaprendizagem baseado em inteligência artificial que formula o rastreamento do estado do diálogo como um problema clássico de resposta a perguntas.

Em uma conversa entre um cliente e um sistema de diálogo como o do Alexa, o sistema deve não só entender o que a pessoa está dizendo atualmente, mas também lembrar o histórico da conversa. Só com a combinação da história com o discurso atual o sistema pode realmente entender as necessidades do cliente.

Consequentemente, observou post no blog da Alexa, um problema importante nos sistemas de diálogo orientados para tarefas é o acompanhamento do estado do diálogo, que é essencialmente estimar e acompanhar o objetivo do cliente durante uma conversa.

Segundo os cientistas, a técnica empregada trouxe como resultado uma melhoria de 6,5% na precisão de rastreamento do estado do diálogo, na comparação com testes qualitativos anteriores. Ainda de acordo com eles, o nível de precisão chegou a até 96%.

Shuyang Gao, cientista do Alexa AI, contou que métodos de autoaprendizagem como estes extraem respostas em leitura de perguntas-respostas baseadas em compreensão de grupos de palavras consecutivas.

O cientista explicou ainda que isso evita a necessidade de calcular distribuições sobre milhares ou milhões de valores para cada item. Segundo ele, além disso, combiná-las com estruturas tradicionais de rastreamento de estado aumenta ainda mais a precisão do rastreamento do estado do diálogo.

“Historicamente, a pesquisa sobre rastreamento de estado de diálogo tem focado em métodos que estimam distribuições sobre todos os valores possíveis”, acrescentou Gao, para quem os modernos sistemas de diálogo orientados por tarefas apresentam problemas de escala.

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