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苹果公司的Siri等私家助理能够经过自然言语指令来完成使命。可是,它们的根底组件一般依赖于监督的机器学习算法,这些算法需求很多的手艺注释练习数据。为了削减搜集数据的时刻和精力,Apple的研讨人员开发了一个结构,该结构运用用户参加信号主动创立数据增强标签。他们陈述说,当运用比如多使命学习和外部知识库验证之类的战略进行兼并时,带注释的数据将大大提高出产深度学习体系的准确性。
“咱们信任这是初次运用用户参加信号来协助大规模生成序列符号使命的练习数据,而且能够在实践设置中运用,以在几乎没有人工注释数据的情况下加速新功用的布置,”研讨人员在预印本上写道。 “此外…用户参加信号能够经过从本身的过错中学习来协助咱们确认数字助理需求改进的当地。”
研讨人员运用了一系列启发式方法来辨认标明积极参加或消沉参加的行为。其间一些功用包括轻按内容以使其进一步参加(必定呼应),长时刻听歌(另一个必定呼应)或打断智能帮手供给的内容并手动挑选其他内容(否定呼应)。这些信号以“保存隐私的方法”被有挑选地搜集,以主动发生地上本相注释,随后将它们与人类注释者供给的粗粒度标签组合在一起。
为了将粗粒度标签和揣度的细粒度标签兼并到AI模型中,论文的一起作者规划了一个多使命学习结构,该结构将粗粒度和细粒度实体标签视为两个使命。此外,他们并入了一个由实体及其联系组成的外部知识库验证器。给定“某事”作为音乐标题,并将“甲壳虫”作为音乐艺术家,对查询“由披头士演奏某事”进行查询,验证器将查找顶部标签代替项并将其发送到一个组件,该组件将对猜测进行排名,并回来最佳挑选。
研讨人员进行了两个独自的测验集,以评价由多使命模型履行的使命,他们经过从出产体系中随机抽样并运用地上实在标签进行手动注释来对其进行编译。他们说,在21个模型运转中,与一切人类注释数据量的基线比较,“一致地”添加了260,000个练习示例“一致地”降低了猜测使命的粗粒度实体过错率。此外,他们陈述说,当人工注释的数据量相对较小时(5,000个示例),添加弱监督的细粒度数据会发生更大的影响。最终,他们陈述说,在任何尖端模型假定经过知识库验证器的示例中,细粒度实体过错率下降了约50%。
在另一个试验中,该团队企图确认用户目的的更精密表明是否会添加体系挑选正确动作的可能性。他们采样了大约5,000个“播映音乐”指令,这些指令包括对多个乐队,艺术家和歌曲的引证,并经过包括其结构的体系发送给他们,尔后,他们要求注释者将体系回来的呼应分级为“满足”或“不满足”。研讨人员陈述说,增强型体系发生的成果使相对使命过错率降低了24.64%。
他们留下今后的作业,探究怎么运用个人用户的参加行为来改进个性化。
一起作者写道:“咱们观察到,咱们的模型改进了面向用户的成果,尤其是关于包括困难或反常言语形式的恳求而言。” “例如,增强型体系正确处理了比如“您能否从Miley Cyrus的新专辑中播映Malibu”和“经过我的音乐Kendrick Lamar播映Humble”之类的查询。此外,增强型模型还能够辨认用户更可能在其间引证的实体真实的言语歧义的事例。例如,在“由Metallica播映一个”中,“一个”能够对错实体令牌(意味着播映Metallica的任何歌曲),也能够专门指“ Metallica”称为“ One”的歌曲。由于大多数用户每逢他们说“由Metallica演奏”时,只需听听“ Metallica”的歌曲“ One”,咱们的模型就能够在参加度注释数据的根底上进行练习,然后能够猜测“ one”作为[音乐称号],然后更好地捕捉趋势和偏好在咱们的用户群中。”
这项作业紧随描绘苹果公司Overton的论文之后,Overton是一种AI开发工具,其模型现已处理了“数十亿”次查询。别的,Cupertino公司最近还研讨了用户是否喜爱与“更风趣”的AI帮手进行对话。
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