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人工智能技术助手的全自动语音识别器纪录【og真人官网】

发布日期: 2021-05-05

本文摘要:og真人,og真人官网,依据Alexa人工智能技术协作组运用生物学家MingSun和Alexa视频语音机器学习生物学家YuzongLiu的叫法,现阶段,amazon的智能语音助手依靠笔写预置的不计其数的日期、电子邮箱详细地址、数据、简称和别的表述的规范性标准。

文字规范性是大部分自然语言理解系统中的基本上解决流程。针对amazon的Alexa来讲,“在下午5点帮我订购一张桌子”Bookmeatableat5:00p.m.很有可能会被人工智能技术助手的全自动语音识别器纪录为:“fivepm”并进一步再次恢复出厂设置为“5:00PM”。一样,Alexa还可以把“5:30PM”的文字转换成“fivethirtypm”的视频语音。那麼它是怎样完成的呢?回答听上来有点儿“反智”。

有可能

依据Alexa人工智能技术协作组运用生物学家MingSun和Alexa视频语音机器学习生物学家YuzongLiu的叫法,现阶段,amazon的智能语音助手依靠笔写预置的不计其数的日期、电子邮箱详细地址、数据、简称和别的表述的规范性标准。对于英语来讲,这一切都还能够,但这类方式并补能可用别的一些语言表达要是没有很多的手工制做,amazon生物学家已经科学研究一种由机器学习驱动器的更具有扩展性的技术性。

预估在应用语言学研究会北美地区联合会NAACL上公布的“含有子词单元的神经系统文字规范化”毕业论文中,SunLiu以及朋友叙述了一种溶解键入词的AI文字规范性系统。并将流輸出为“子词单元”subwordunits的较小字符串。有关这种子词单元,Sun和刘在网络文章中表述能够降低机器学习实体模型务必学习培训的键入总数,并防止像“Dr”很有可能代表着“医师”或“控制器”和“2/3”很有可能代表着”三分之二“或”二月三分之一“那样的字符组成造成含糊不清的含意。

有可能

除此之外,子词单元使AI实体模型可以能够更好地解决以前没见过的键入字。不了解的英语单词很有可能包括了解的子词部件,这种有时候足够协助实体模型决策一个行动方案。科学研究工作人员的系统根据将训炼数据信息集中化的英语单词降低为单独字符来建立子词单元,该优化算法用以鉴别最常发生的双字符单元和三字符单元,直至做到容积限制大概2,000身高字。这种部件用以训炼AI系统輸出子字单元,一个独立的优化算法在将这种单元拼凑成详细的英语单词。

单元

在对来源于云计算平台集的500,000个实例开展系统训炼以后,科学研究工作人员表明,与此前汇报的特性最好的机器学习系统对比,Alexa的错误率减少了75%,话题讨论回应延迟时间回应所需時间降低了63%。根据考虑到额外信息内容,比如词性,语句内的部位和英文大小写,系统进一步减少了81%的错误率而且英语单词错误率仅为0.2%。


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