Как голосовой помощник Алиса использует технологии обработки естественного языка для анализа погодных данных?

Голосовой помощник Алиса использует технологии обработки естественного языка (NLP) для анализа погодных данных следующим образом:

1. Распознавание речи. elib.bsu.by В процессе обучения Алиса научилась распознавать речь людей разных возрастных групп, с разными акцентами и произношением. elib.bsu.by
2. Определение интента. yandex.ru habr.com Интент — это задача, которую пользователь формулирует в конкретной реплике, например, узнать погоду. yandex.ru Классификатор интентов определяет, чего пользователь хотел сказать своей фразой. habr.com
3. Извлечение именованных объектов. elib.bsu.by С помощью машинного обучения Алиса понимает, что фраза «Какая погода завтра в Питере?» — это запрос погоды, но нужно определить, о каком городе идёт речь и на какую дату. elib.bsu.by В этом случае важную информацию несут два таких объекта: «Питер» и «завтра». elib.bsu.by Алиса «понимает», что «Питер» — синоним «Санкт-Петербурга», а «завтра» — «текущая дата + 1». elib.bsu.by
4. Формирование ответа. elib.bsu.by После того как Алиса поняла тему вопроса, она проводит более тонкий анализ: согласует род, число, падеж, а также учитывает ту информацию, которую уже знает (например, анализирует интонацию, предыдущие вопросы, местоположение пользователя и прочее). elib.bsu.by Только после этого она формирует ответ. elib.bsu.by

Ответы Алисы моделируются на основе анализа частотности употребления тех или иных слов, словосочетаний, фраз и предложений (а также ударений в словах) среди огромного корпуса текстов, заложенных в систему голосового помощника. elib.bsu.by