A equipe de inteligência artificial da Alexa desenvolveu um nova abordagem que vai permitir que a assistente de voz responda perguntas complexas. A nova técnica combina duas abordagens padrão. Segundo artigo publicado no blog da empresa, os testes apontaram melhorias claras na comparação com soluções de concorrentes.
Na primeira abordagem, com base na pergunta de entrada, é feita uma pesquisa de texto, buscando 10 documentos que o algoritmo de pesquisa mais alto classifica. Depois, em tempo real, é construído um gráfico de conhecimento, integrando dados distribuídos pelos documentos.
Para avaliar a abordagem, os pesquisadores adotaram dois tipos diferentes de linhas de base. Uma delas foi um sistema alternativo, uma rede neural de última geração que aprende a responder perguntas de uma grande massa de dados de treinamentos.
Na segunda, foram usados algoritmos alternativos, que eram algoritmos de busca de gráficos de última geração. Depois, eles foram aplicados ao gráfico de conhecimento. O trabalho envolveu a realização de 36 testes, feitos com dois conjuntos de dados e três métricas de desempenho diferentes.
“Nosso sistema superou todas as três linhas de base em 34, terminando em um segundo próximo nas outras duas. A melhoria média em relação à linha de base com melhor desempenho foi de 25%, com uma alta de 80%”, diz o artigo, baseado em um paper que foi apresentado, na semana passada, na ACM’s SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.
