AmazonのAlexa AIチームは、ややこしい質問の扱いを大幅に向上させる新しいトレーニング方法を開発した。チームリーダーのAbdalghani Abujabal氏は、ブログでこの新しい方法を詳しく紹介している。通常は競合する2つの方法、テキストベースの検索とカスタムで構築されるナレッジグラフを組み合わせたものだという。
Abujabal氏は「ノーランの映画でオスカーはとったがゴールデングローブを逃がしたものは？」という質問を例として挙げている。この質問に答えるには多くのことが必要だ。「ノーラン」が映画監督のクリストファー・ノーランだと特定し、彼が監督した映画を見つけた上で（結果のリストを作るにはノーランが「監督」という役割であることも推測する必要がある）、オスカーを獲得した作品リストAとゴールデングローブを獲得した作品リストBをクロスリファレンスで調べて、リストAにあってリストBにない作品をつきとめる。
このような難しい質問に適切に答えるために、この方法ではまずできるだけ網羅的なデータセットを集める。最初はノイズの多い（すなわち、不要なデータばかりの）大量のデータセットだが、そこからアルゴリズムを使って自動でナレッジグラフを構築する。このアルゴリズムは研究チームが作ったオリジナルのもので、ゴミを取り除いて有力と考えられる結果にたどり着くためのものだ。
Amazonが考え出した
スポンサーリンク
Alexaが複雑な質問に答えるための新しい方法をAmazonが開発
IT起業ニュース
コメント