Apple joi a publicat o nouă intrare pe blogul său Machine Learning Journal, care este extrem de tehnic în ceea ce privește capacitatea lui Siri de a recunoaște punctele de interes numite în mod obscur pe o hartă, cum ar fi restaurantele locale, întreprinderile și alte locuri.
„Precizia sistemelor de recunoaștere automată a vorbirii s-a îmbunătățit fenomenal în ultimii ani din cauza adoptării pe scară largă a tehnicilor de învățare profundă”, notează postarea.
„Cu toate acestea,„ îmbunătățiri ale performanței au fost realizate în principal în recunoașterea discursului general; întrucât recunoașterea cu exactitate a entităților numite, precum întreprinderile locale mici, a rămas un blocaj de performanță.
Apple a întâmpinat această provocare prin încorporarea cunoștințelor despre locația utilizatorului în sistemul său de recunoaștere a vorbirii și așa-numitele modele de limbaj bazate pe geolocalizare (Geo-LMs).
Ca urmare a combo-ului, Siri este capabil să estimeze mai bine secvența de cuvinte dorită de utilizator.
Aceasta a redus rata de eroare a lui Siri cu 41,9-48,4% în Boston, Chicago, Los Angeles, Minneapolis, New York, Philadelphia, Seattle și San Francisco, cu excepția mega-lanțurilor.
În Statele Unite, Apple are un Geo-LM pentru fiecare din cele 169 de domenii statistice combinate care acoperă aproximativ 80 la sută din populație. Există, de asemenea, un geo-LM global care acoperă toate zonele care nu sunt definite de zonele statistice combinate din întreaga lume.
Combinația de locație și Geo-LMs permite sistemului să ofere rezultate personalizate în ceea ce privește numele punctelor de interes sau să revină la Geo-LM global dacă locația nu este disponibilă.
Tot ce trebuie să știți: modelele de limbă specifice regiunii Siri pentru recunoașterea vorbirii fac ca găsirea destinațiilor locale să devină o briză. Metoda este independentă de limbă, ceea ce înseamnă că extinderea suportului Geo-LM pentru alte localuri în afară de engleza americană este destul de simplă.
Pentru mai multe detalii, vizitați Jurnalul de învățare a mașinilor Apple.
