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江苏体彩网_2019年,Alexa将会走向何方?


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【江苏体彩网】2018年亚马逊Alexa语音助手获得的变化比深度更大。亚马逊在2014年秋季发行第一个AI人工智能音响Echo时,当时很多人忘记了Echo的工作机制是什么。从2014年到2018年,Echo和Alexa驱动的智能设备已经慢慢褪色,覆盖了人们日常生活的各个角落。

亚马逊语音助手Alexa的可用国家数量已经减少了一倍以上,获得了规模上的小收益。对于初级用户,可以使用Alexa自学法语和西班牙语。在这个阶段,多达2万8千台智能设备与Alexa合作,是今年年初合作设备数量的6倍。

在Alexa内重复使用100多种不同的产品、设备。还忘了1999年第一次销售的大嘴巴比利巴斯比格穆特比利贝斯吗?这条可以转过身来摇尾巴、张嘴唱歌的鱼今年已经能兼容Alex了。2018年Alexa的发展路径影响并定义了2019年或更近的未来发展趋势。

Alexa正在悄悄地、复杂地再次发生变化,这种变化一般大众不会注意到。(威廉莎士比亚,哈姆雷特,世)技术和转换在过去的一年里,Alexa get达到了很多新技术。

例如,Alexa可以根据上下文从一个查询移动到下一个查询,转录以前的问题,反复数词。用户可以根据自己的市场需求,拒绝Alexa在同一督促中继续执行多个运营商,在Alexa应用程序中可以使用恶魔一种技术,并需要给出明确的名字。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),成功)这些小小的调整是看不见的,但积累起来后正常产生异化。用户和机器的交流看起来更加圆润光滑,比一年前更自然。

亚马逊大大引进并完善了机器学习技术。在人类语言专家的帮助下,通过系统识别的主动自学功能,大大降低了错误率。亚马逊Alexa副总裁兼首席科学家Rohit Prasad回应说,通过自学,在亚马逊的所有频道引入了语音识别和自然语言解释。“这些使亚马逊的所有机器学习模式更加完美。

”近年来,数据表达已经沦为最重要的研究课题。自然语言解释(NLU)系统几乎不输出全文,而是使用映射格式。数据是指保留文本的语义信息,而不是持续和确认的方式。

与嵌入式增强相似的NLU操作已经应用多次。在今年的IEEE语言技术峰会上,亚马逊推出了Alexa NLU专用数据显示方案。数据显示,在部分任务关键型技术的自由选择和数千种技术中,技术自由选择错误率减少了40%。

在Alexa的NLU系统中,用户语言更加细化。首先是对话领域或对话主题的分类(如音乐、天气)。第二,根据潜在的意图或用户想要的对话进行分类。

例如,在音乐领域,可以有搜索、广播、itunes等指示。最后,根据单词方向类型扩展分类。

例如,播放AA唱的XXX歌曲,AA属于歌手名字,XX属于歌曲名字。亚马逊数据表明,方案通过领域、意图、防卫三个方面构成了相对自然的阶层。

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通过一系列语言防卫连接语言,定义用户意图。一系列意图包括域。亚马逊已经训练了包括17个地区在内的24.6万个语言神经网络。

网络首先分解防卫响应(公用编号:)记录:插槽表示,然后分解意图响应(intent representation),最后生成域响应(domain representation),训练期间神经网络进行分类(Classion)。评价有效地继续进行响应的层次。也就是说,语言方向和意图将失去失去域所需的所有信息。

在网络输出中,不会首先通过“词汇火器”被特定的语言防卫值代替。例如,播放Drake的Nice for What成为歌手的歌曲。此过程由单独的NLU系统处理。

网络分类的目的不是扩展分类,而是对响应进行分类的最佳方法。记录:将方案映射、意图生成方法、单一意图、域响应生成词汇简化语句发送到映射层,并使用现有映射网络。网络将单词转换为长度相同的矢量数字字符串。例如,高纬度空间的空间坐标将具有相似意义的单词聚集在一起。

特定单词通过词汇火器在网络上映射为非常简单的标准,但语言防卫的解释不能有所不同。通过训练回复网络。算法对教育数据进行区分,以识别可用于每种语言防卫的可能值。

例如,与天气领域天气条件相关的语言防卫可能包括风、暴雨、雪、大雪等。具有相似单词意思的映射语彼此空间方向相似,平均映射层的多个相关术语可以捕捉空间方向的相似性。训练前,为了简化词汇,防卫映射得非常简单,被用作平均值的可能值。在训练过程中,可以更改映射网络的设置,根据语言方向、意图和字段的特性进行调整,基本原则仍然是对矢量进行分组。

去除词汇化谈话映射后,传递到双向、长期、短期记忆网络。长期短期内存LSTMs依次处理数据,并从以前的输入处理相应的输入元素。LSTM在NLU中常用,因为它可以根据句子的方向用自学来说明单词。

融合LSTM(bi-LSTM)是一种LSTM,它从前到后,从后到前丢弃相同的输出序列。Bi-LSTM的输入是用于意图响应的向量。目的向量通过生成域响应的单个网络层。

为了评估响应方案,亚马逊将代码输出到两个技术自由选择系统。使用全文作为输出时,系统准确度提高到90%,亚马逊提高到94%。为了证明响应成功依赖分类类别的分层嵌套,将LSTM编码的词汇化输出解释和意图映射融合在一起,展开设计的三个不同系统。

所有三个系统都表示全文的改进,不能指定层次系统。“本质上,亚马逊通过深度自学对很多领域建模,并将自学转移到新领域或新技术。”Rohit Prasad说。

最近亚马逊推出了作为亚马逊未来战略一部分的自学。机器学习改善最需要的影响是系统错误率比去年增加25%。另外,今年12月,亚马逊开始了机器的自学,系统可以联系上下文线索开始修改。

Rohit Prasad表示,用户可以在游戏XM Chill的催促结束时,在Sirius 53频道播出后观看。对Alexa来说,XM Chill和Sirius 53频道的意义完全相同,是一个独立的国家。

“在隐藏的系统中自学。”“现状和未来”两个人开始说话后,更容易感受和解释对方的感情,但系统反应无能为力。

人们正在研究让系统成熟,更多地阅读对话如何发展的人性化能力的必要性。(莎士比亚、坦普林、坦普林)。”卡内基梅隆大学语音识别专家亚历克斯鲁德尼基说。

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今年秋季,亚马逊的技术专利显示,Alexa能够识别用户的感受,并做出适当的反应。Rohit Prasad的回应,Alexa的最终目标是远程不成文的功能。也就是说,根据对平等问题的拒绝,反应不同。当然,沦落为解释语音和语调复杂混杂差异的语音助手还有很长的路要走。

Alex Rudnicky指出,在人类五大感情中,最容易区分愤怒是顺利的。目前,亚马逊在稳定的版本中享有7万种技术,从测试、游戏到冥想,是2年前的7倍以上。随着Alexa设备的减少,其技术也在大幅提高。

Alexa可以很好地预测人们的意图,但更好的Alexa用户不了解潜在的用途,沦为厨房、闹钟使用最少的场景。另一方面,开发者也没有更好的精力、动力研究用户更好地应用于场景的可能性。事实上,语音助手不仅需要为市场需求向外展示,还享有很大的潜力。更多的人在Alexa收看美国国家公共电台,用于检查天气。

2016年,Alexa发行了对话幻想游戏,算法似乎无法警告用户Alexa其他潜在功能的存在。“如果与新技术、新功能和用户正在做的事情密切相关,就会取得好的结果。值得注意的是,这些推荐必须是必要的时间和必要的内容。

否则信息不会短路。“托尼里德说。

Canalys数据显示,2018年Q3Echo出货量为630万台,谷歌为第二台,出货量为590台。尽管谷歌很早就赶上了,但谷歌已经沦为亚马逊不可忽视的竞争对手。

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从市场体量来看,不包括第三方设备,Alexa在数量、用户基数上占据主导地位。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),市场)但是谷歌的优势依然突出。Canalys分析师Vincent Thielke表示,谷歌享有多年的人工智能积累,Alexa从头开始。

谷歌在人工智能领域意味着领先,因此很容易领先亚马逊。Android、Android Auto和WearOS可以为谷歌助手获取更多土壤。

亚马逊2014年推出Fire Phone,变得更加迷茫,因此在移动端口上,亚马逊的自由选择非常有限。汽车领域很好地表明,在原生项目建设方面,不能抵消领先谷歌、苹果的优势。不可否认,亚马逊Alexa的快速增长趋势完全没有上升的迹象。优势和缺点在一定程度上引人注目的Alexa今后不会成为南北,只有Alexa告诉我们答案。

Via:亚马逊,Wire原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。

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