Alexa新机器学习系统精准预测用户潜在目标
某中心的研究团队为语音助手开发了新的机器学习系统，使其能够推断用户请求中隐含的潜在目标。例如当用户询问"泡茶需要多长时间"时，系统不仅能回答"五分钟是个不错的起点"，还会主动询问"需要我设置一个五分钟的计时器吗？"
核心技术架构
触发模型
- 基于深度学习的模型分析对话上下文
- 综合考虑用户当前会话文本和历史交互模式
- 判断是否适合进行潜在目标推测
潜在目标发现模型
- 分析用户语句的多个特征点
- 使用点互信息评估交互模式概率
- 通过主动学习持续优化预测准确率
语义角色标注
- 识别对话中的命名实体和参数
- 上下文传递模型将实体转换为结构化格式
- 支持第三方技能的本体系统集成
系统优化机制
- 利用bandit学习自动抑制表现不佳的推荐
- 通过名称无关交互工具包提升技能可见性
- 早期指标显示该功能显著提升了用户参与度
该功能已在美国英语用户中上线，无需技能开发者额外配置即可自动激活。
