アマゾンのAlexaは地域による違いに機械学習で対応

アマゾンの音声アシスタントのAlexaは大きな課題に挑んでいる。多言語対応の製品として動作するだけでなく、対応している各言語の地域による違いもAlexaが認識できるようにすることだ。
これを実現するためにAlexaはあらゆるバリエーションを完全に学習しなおした。これにはたいへんな時間とリソースを要する。しかしAlexaのAIチームは、音声認識をトレーニングする新しい機械学習ベースの方法を開発した。これにより、既存の言語の新しいバリエーションのモデルを構築しなおす作業は大幅に減る。
North American Chapter of the Association for Computational Linguisticsに提出された論文によると、アマゾンのAlexa Alの上級応用サイエンスマネージャー、Young-Bum Kim氏のチームは、テストに使用した米国、英語、インド、カナダの4種類の英語について、正確さがそれぞれ18%、43%、115%、57%向上する新しいシステムを設計したという。
チームは、ユーザ一がどこでリクエストしたかにかかわらず答えがあまり変わらない場合よりも、あるドメインのユーザーからのリクエストに対する答えが地域に固有のものであることが前もってわかっている場合（近くのレストランを教えて、と聞かれたときなど）に重みをつけて学習アルゴリズムを調整する方法を実装

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