Как работает система обработки естественного языка в умных колонках?

Система обработки естественного языка (NLP) в умных колонках работает на основе алгоритмов машинного обучения, статистики и лингвистики. trainingdata.ru

Некоторые этапы работы системы:

1. Распознавание речи. trainingdata.ru Устная речь преобразуется в текстовые данные. trainingdata.ru Люди говорят по-разному: кто-то торопится, кто-то «глотает» слоги, кто-то неправильно ставит ударения. trainingdata.ru Чтобы дать как можно больше примеров произношения, ИИ обучают на больших объёмах разнообразных данных. trainingdata.ru
2. Токенизация и синтаксический анализ. neiros.ru Чтобы понять текст, система сначала разбивает его на понятные фрагменты, обычно слова или фразы. neiros.ru Затем их совокупность подвергается синтаксическому анализу, позволяя помощнику понять взаимосвязи между фрагментами. neiros.ru
3. Семантический анализ. neiros.ru Предполагает расшифровку значения слов и фраз в контексте. neiros.ru Здесь необходимо не только справиться со словарями, но и распознать цель, стоящую за сообщением пользователя. neiros.ru
4. Выявление намерений. neiros.ru Система определяет цель пользователя и предоставляет адекватные ответы. neiros.ru Например, если пользователь просит проверить курс валюты, помощник ловит слова, их смысл и отправляет запрос в поисковик. blog.skillfactory.ru
5. Генерация речи. neiros.ru После того как помощник услышал, интерпретировал запрос и нашёл информацию на него, ему нужно вернуться с ответом к пользователю. blog.skillfactory.ru Почти всегда информация, которую находит ассистент, — текстовая, поэтому ему необходимо считать её и озвучить. blog.skillfactory.ru

Системы на основе NLP предназначены для обучения и постепенной адаптации к новым условиям. neiros.ru Благодаря методам машинного обучения они способны расширять свой словарный запас, улучшать понимание языковых нюансов и давать всё более точные ответы. neiros.ru