亚002110股票马逊研究人员使用AI改善Alexa的笑话选择

Google Assistant，Siri，Alexa和Cortana有什么共同点?他们讲的笑话千人一面，其间大部分是编写团队在暗地展开的作业。他们很风趣，可是开始研讨标明，他们在与帮手互动中也发挥了效果。

当然，总会有改进的空间。为了寻求能够依据个人喜爱定制笑话的帮手，亚马逊研讨人员研讨了运用根本自然言语处理模型或机器学习模型的笑话挑选办法。他们说，当针对出产数据进行测验时，这两种办法都“正面”影响了用户满意度，并或许改进了讲笑话的才能。

练习模型需求广泛注释的数据集，该团队经过记载一组语音帮手用户对笑话的反响来进行汇编。采用了两种隐式反应战略，其间一种笑话被标记为“活跃”(即风趣)，假如用户在听到新笑话后五分钟内恳求了一个新笑话，则第二种则将一切笑话恳求标记为必定，随后是新的笑话。 1到25小时。

为了比较不同的标签技能，该团队在出产环境中进行了A / B测验，此外还进行了触及历史数据和选定标签战略的比较。一个笑话数据集包含了数千个跨类别(例如，科幻和体育)和类型(双关语，打油诗等)的共同笑话，以及来自大约80,000名讲英语的“客户”的数据来验证每个模型。总数(大概是Alexa的用户，虽然研讨人员没有这么明确地说)。

结果标明，所提出的自然言语处理模型一直优于两种标签战略的根据规矩的办法。他们指出，机器学习模型在准确性和功用方面体现杰出，可是其体系结构(其巨细比自然言语处理模型大得多)将很难扩展到新的国家和言语。

研讨人员留下将来的作业来比较其他办法，并开发一种能够轻松扩展到新言语的办法。

较高的幽默感能够增强那些没有登上潮流的人的帮手运用习气。 eMarketer于8月做出的预算显现，语音帮手的月度用户数量约为2018年的1.02亿，而该数字为每月约1.12亿，但普华永道(PricewaterhouseCoopers)的另一项调查和陈述发现，人们对AI帮手的功用了解不多。缺少信赖或许会阻止该细分商场的增加。