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