Какие технологии используются для обучения голосового помощника понимать естественный язык?

Для обучения голосового помощника понимать естественный язык используются различные технологии, среди них:

• Распознавание речи (ASR). 4 Позволяет переводить устную речь в текстовый формат при помощи искусственного интеллекта. 4 Система умеет фильтровать фоновые шумы, поддерживает акценты и диалекты, а также считывает невнятное произношение. 4
• Обработка естественного языка (NLP/NLU). 4 Технология распознаёт, генерирует и обрабатывает устную речь. 4 Инструмент помогает роботу понимать намерения пользователей, извлекать факты (даты, имена, суммы), вести сложные последовательные диалоги с учётом контекста. 4
• Токенизация и синтаксический анализ. 2 Чтобы понять текст, система сначала должна его разбить на понятные фрагменты, обычно слова или фразы. 2 Затем их совокупность подвергается синтаксическому анализу, позволяя помощнику понять взаимосвязи между фрагментами. 2
• Семантический анализ. 2 Предполагает расшифровку значения слов и фраз в контексте. 2 Здесь необходимо не только справиться со словарями, но и распознать цель, стоящую за сообщением пользователя. 2
• Алгоритмы машинного обучения. 2 Приложения обучаются на обширных наборах данных, чтобы уметь распознавать закономерности и предсказывать намерения пользователей. 2
• Управление диалогами. 2 Эта функция позволяет помощнику поддерживать ход беседы, контролируя смысл и контекст на всём её протяжении. 2
• Синтез речи (TTS). 4 Технология, которая преобразует текстовые данные в устную речь. 4 Для озвучивания обычно используется компилятивный синтез (склейка записанных звуковых фрагментов) или параметрический синтез (генерация человекоподобной речи). 4