9月24日报导（编译：葛兰东）

像苹果Siri这样的个人助理经过自然言语指令来完成使命什么行业适合开发小程序？。但是，它们的底层组件一般依赖于监督机器学习算法，这些算法需求很多手艺注释的练习数据。为了削减搜集这些数据的时刻和精力，苹果的研讨人员开发了一个结构，运用用户参加下的信号，来主动创立增强数据的标签。他们的陈述中标明，当运用比如多使命学习和外部知识库验证等战略时，带注释的数据明显提高了出产深度学习体系怎样选择靠谱的电商开发公司？ 的准确性。

"咱们以为，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，并可应用于实践设置中，在几乎没有人工注释数据的情况下加速新功能的布置，"研讨人员在一篇待出书的论文中写道。"此外，用户参加信号能够协助咱们从数字助理本身的过错中吸取教训，然后确认其需求改善的当地。"

研讨人员运用了一系列启发式方法来辨认，能够标明活跃参加或消沉参加的行为。其间一些包括点击内容来进一步参加（活跃的回应），长时刻听一首歌（另一个活跃的回应），或许打断智能帮手供给的内容，手动挑选不同的内容（消沉的回应）。这些信号被挑选性地以"隐私维护方法"获取，以主动生成根本的具有实在性的注释，随后它们与人类注释者供给的粗粒度标签相结合。

为了将粗粒度标签和推断出的细粒度标签兼并到人工智能模型中，论文的合作者规划了一个多使命学习结构，将粗粒度和细粒度实体标签作为两个使命处理。此外，它们还兼并了一个由实体及其联系组成的外部知识库验证器。假定猜测"something"作为一个音乐标题，"the Beatles"作为一个音乐艺术家，咱们能够查询"Play something by the Beatles"，验证器将打开对一级标签的备选计划的查找，并将它们发送到一个组件，该组件将对猜测从头排序，并回来最佳备选计划。

研讨人员运用两个独立的测验集来评价多使命模型所履行的使命，他们从出产体系中随机抽取样本，并对根底的实在标签手艺标示。他们标明，在21次模型运转中，添加的26万个练习示例，与一切数量的人工注释数据的基线比较，"一致地"降低了猜测使命中的粗粒度实体过错率。此外，他们还陈述说，当有相对少数的人工注释数据（5000个示例）时，添加弱监督的细粒度数据会发生更大的影响。终究，他们陈述说，关于任何尖端模型假定经过知识库验证器的比如，细粒度实体过错率下降了大约50%。

在另一个试验中，团队企图确认用户目的的更纤细标示，是否会添加体系挑选正确操作的或许性。他们采集了大约5000个"播映音乐"指令，其间包括对多个乐队、艺术家和歌曲的引证，并经过一个包括其结构的体系将其发送出去，之后如何选择一个好的o2o商城系统？，他们要求注释者将体系回来的呼应分为"满足"或"不满足"。研讨人员陈述说，增强后的体系发生的成果相对使命过错率降低了24.64%。

他们将持续探究怎么运用个人用户的参加行为来提高个性化。

"咱们观察到，咱们的模型改善了用户终究接纳的成果，特别是关于包括困难或不寻常言语形式的恳求，"论文合作者写道。"例如，增强后的体系能够正确处理比如‘你能播映Miley Cyrus新专辑中的Malibu吗’和‘播映Kendrick Lamar的Humble’之类IT软件外包行业现状与问题分析的查询。此外，增强后的模型还能辨认出用户在遇到真实的言语歧义时更有或许引证的实体。例如，在Play one by Metallica中，one能够是一个非实体符号（意为播映Metallica的任何歌曲），也能够特指Metallica一首名为One的歌。因为大多数用户在说‘Play One by Metallica’时都会听Metallica乐队的‘One’这首歌，所以咱们的模型会依据用户参加注释的数据来猜测‘One’究竟指什么，然后更好地捕捉用户集体的趋势和偏好。"

此前，有一篇论文描绘了苹果的人工智能开发东西Overton，该东西的模型处理了"数十亿"个查询。别的，苹果最近研讨了用户是否更喜爱与"善谈"的人工智能帮手攀谈。

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