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Alexa技能更新:改进交互体验 可理解上下文语境

2018年12月08日 10:50 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

在今日发布的一篇开发者博客文章中,Alexa AI 应用科学主管 Ruhi Sarikaya 详细介绍了机器学习技术的改进,称 Alexa 已能够基于上下文线索、更好地了解用户的语义。据其所述,这些改进旨在减少用户在交互式的摩擦,让 Alexa 在会话表现上更加出色。自今年秋季以来,亚马逊一直致力于自学习技能,教导 Alexa 自动从错误中恢复。

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新系统经历了一段时间的测试,将于本周在美国推出。

Sarikaya 指出,Alexa 将不需要人工添加任何注释,能够参透用户“隐式或显式的上下文信号”,来检测不理想的交互(无法理解的命令)。

上下文信号包括客户的历史活动、偏好、使用 Alexa 技能的位置(家中 / 办公场所)和设备类型。

测试期间,Alexa 学会了理解客户下达的模糊(错误)指令“Play《Good for What》”,自动纠正为《Nice for What》并播放(Drake 的音乐作品)。

亚马逊表示,此举有助于减少用户交互时的摩擦,目前新系统正在对每日与音乐相关的请求进行更正。

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此外,用户可以通过更加自然的流程,引导实现未命名的 Alexa 技能。

比如‘Alexa,给我找辆车’(get me a car),通过上下文语境来分析用户到底是需要呼叫网约车,还是想买一辆车。

最后还有改进的上下文结转功能,允许 Alexa 对整个会话期间的内容进行追踪和引用。

结合后续模式,Alexa 能够将背景噪音与用户的后续请求区分开来,从而与之实现更加自然的对话(无需重复唤起 Alexa)。

上述功能已于今日拓展到了美国之外的英国、加拿大、澳大利亚、印度、德国、日本等市场。

[编译自:TheVerge , 来源:Amazon]

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