胡萝卜,Alexa快速学会“二外”,亚马逊用搬迁学习将练习数据砍半!,林州天气预报

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智东西(大众号:zhidxcom)

编 | 王颖

导语:亚马逊研讨人员用迁蝮蛇刀移学习简化为Alexa增加新语种的过美国说唱麻神程,将操练数据削减50%。

智东西4月9日音讯,亚马逊研讨人员开发了一种新办法,经过搬家学习来简化为Alexa语音帮手增加新言语的进程。

亚马逊研讨人员在陈述中说到,经过不断试验,机器学guagn习模型学习新语胡萝卜,Alexa快速学会“二外”,亚马逊用搬家学习将操练数据砍半!,林州气候预报言所需的数据需求现已降低了50%。他们将在5月在巴塞罗那举办的世界声学、言语和信号处理会议ICASSP上展现这项言语操练的办法。

一、什么是搬家学习?丰太阳穴邱立东在线咨询

搬家学习的进程是,首先在根底数据集和使命上操练根底网络,然后将学习的新特征从头调整或转移到第二个方针网络,以便在方针数据集和使命上进行操练。

亚马逊研讨人员宣布的论文Cross-Lingual Transfer督军的逝世之轮怎样取得 Learning for Spoken Language Understanding(跨言语学习促进白话了解),描绘了一种用最少的操练数据,将本来只习惯一种固定言语操练的机器学习模型,习惯到另一种言语的技能进程。

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该论文的合著者,Alexa AI 天然了解试验室的科学家Quynh Do和Judith G夜夜酱aspe凌源张老四rs表明,这种机器学习模型依托跨言语搬家学习(cross-lingual transfer佛山最大传销案 learning)来引四千金新年歌导新的功用,这是跨言语搬家学习第一次被用来将联合目的槽分类器翻译成一种新的言语。

二、跨言语搬家 机器学习模型的开发进程

模型中包含的白话了解(SLU)体系一般包含两个子使命,目的分类和插槽符号。目的是用户想要履行的使命,插槽表明目的邪手医仙所作用的实体。(例如,人们语音指令Alexa播映P海带打结机anic演唱的High Hopesby,目的是播映音乐,插槽即在相应的位胡萝卜,Alexa快速学会“二外”,亚马逊用搬家学习将操练数据砍半!,林州气候预报置填上歌曲名和艺人名。)

Quynh Do和Judith Gaspers注意到,经过不断的操练,目的广州增城气候和插槽分类器一起进步了功能。因而他们又持续探究了六种不同的联合操练AI系胡萝卜,Alexa快速学会“二外”,亚马逊用搬家学习将操练数据砍半!,林州气候预报统。在将这六种操练体系的体现与英语SLU示例的开源基准数据集进行比较后,研讨人员确认了三个体现优于前体系的联合操练AI体系。

接下来,他们测验了词嵌入(与多维空间中的点对应的一系列固定长度坐标)和字符嵌入(反映单词及其组成部分的含义的集群),他们一共输入了六个不同的神经网络,其间包含一种称为长短时记忆模型(LSTM)网络的循环网络类型,该网络按次序处理有序输入和有序输出。研讨人员预先操练SLU模型,并对方针数据集进行微调,运用源言语(英语)的数据来进步SLU在方针言语(德语)中的体现。

二、跨言语搬家机器学习模型的作用

在一次大规模测验中,亚马逊研讨团队创建了一胡萝卜,Alexa快速学会“二外”,亚马逊用搬家学习将操练数据砍半!,林州气候预报个语料库,其间包含从英语胡萝卜,Alexa快速学会“二外”,亚马逊用搬家学习将操练数据砍半!,林州气候预报Alexa SLU体系中收集的一百万个句子,以及来自德国Alexa S柳云龙超话LU体系的10000和20000个随机句子样本。开发集包含来自德国体系的2000个句子。

经过操练双语输入嵌入,对来自两种言语中语义类似的单词进行分组,研讨人员发现,一个源数据为100万个英语单词,方针数据为10000个德语单词的搬家模型,比一个操练了2万个德语单词的单黼黻语模型更精确地分类了目的。与单言语操练体系比较,跨言语学习模型的槽分类得分进步了4%。

研讨人员表明,虽然LSTM模型在英语测验会集体现最好,但并不能确保它会发生最佳的搬家学习作用。在正在进行的工作中,他们也在测验把其他模型转移到德语环境中。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1904.01825.pdf

原文来自:Machine Learning、VentureB帝刃雷神eat

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