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Amazon quer adaptar piadas ao gosto de cada um

Pesquisadores trabalham em métodos de seleção de piadas para satisfazer o gosto dos usuários da Alexa

Em busca de assistentes capazes de adaptar piadas para os gostos de usuários individuais, os pesquisadores da Amazon investigaram métodos de seleção de piadas que utilizam um modelo básico de processamento de linguagem natural ou um modelo de aprendizado de máquina. Segundo eles, quando testados com dados de produção, as duas abordagens afetaram “positivamente a satisfação do usuário e potencialmente melhoraram a narrativa das piadas.

O treinamento dos modelos exigiu um conjunto de dados amplo, que a equipe compilou gravando um conjunto de reações dos usuários de assistentes de voz a piadas. Duas estratégias de feedback implícito foram empregadas.

Uma na qual uma piada era rotulada como “positiva” (ou seja, engraçada), se um usuário solicitasse uma nova piada dentro de cinco minutos depois de ouvi-la; e um segundo que marcava como positivo todas as solicitações de piada seguidas por novas dentro uma a 25 horas.

Para comparar as diferentes técnicas de rotulagem, a equipe realizou um teste A/B em um ambiente de produção, além de uma comparação envolvendo dados históricos e uma estratégia de rotulagem selecionada.

Um conjunto de dados de piadas contendo milhares de piadas exclusivas em categorias (por exemplo, ficção científica e esportes) e tipos (trocadilhos, truques e muito mais) foi usado para validar cada modelo, juntamente com dados de aproximadamente 80 mil “clientes” de língua inglesa (presumivelmente usuários do Alexa, embora os pesquisadores não o digam explicitamente).

Os resultados mostram que o modelo de processamento de linguagem natural proposto superou consistentemente um método baseado em regras para ambas as estratégias de rotulagem.

Os pesquisadores observam que o modelo de aprendizado de máquina teve um bom desempenho em termos de precisão e performance, mas que sua arquitetura – que é muito maior em tamanho do que a do modelo de processamento de linguagem natural – dificultaria a extensão para novos países e idiomas.

Os pesquisadores, agora, partem para trabalhos futuros comparando métodos adicionais e desenvolvendo um método que pode ser facilmente estendido para novas linguagens.

Fonte: Venturebeat

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