Apple hat am Donnerstag einen neuen Eintrag in seinem Blog "Machine Learning Journal" veröffentlicht, der die Fähigkeit von Siri zum Erkennen von unklar benannten Punkten von Interesse auf einer Karte, wie z.
"Die Genauigkeit von automatischen Spracherkennungssystemen hat sich in den letzten Jahren aufgrund der weit verbreiteten Einführung von Deep-Learning-Techniken erheblich verbessert", heißt es in dem Beitrag.
„Leistungsverbesserungen wurden jedoch hauptsächlich bei der Erkennung der allgemeinen Sprache erzielt. Das genaue Erkennen namhafter Unternehmen wie lokaler Kleinunternehmen ist nach wie vor ein Leistungsengpass. “
Apple hat diese Herausforderung gemeistert, indem es das Wissen über den Standort des Benutzers in sein Spracherkennungssystem und sogenannte Geolocation-basierte Sprachmodelle (Geo-LMs) integriert hat..
Durch die Kombination kann Siri die vom Benutzer beabsichtigte Wortfolge besser einschätzen.
Dies hat die Fehlerquote von Siri in Boston, Chicago, Los Angeles, Minneapolis, New York, Philadelphia, Seattle und San Francisco um 41,9-48,4% gesenkt, mit Ausnahme von Megaketten.
In den USA verfügt Apple über einen Geo-LM für jeden der 169 kombinierten statistischen Bereiche, die etwa 80 Prozent der Bevölkerung abdecken. Es gibt auch eine globale Geo-LM, die alle Bereiche abdeckt, die nicht durch die kombinierten statistischen Bereiche auf der ganzen Welt definiert sind.
Durch die Kombination von Standort und Geo-LMs kann das System benutzerdefinierte Ergebnisse in Bezug auf die Namen von Sonderzielen bereitstellen oder auf den globalen Geo-LM zurückgreifen, wenn der Standort nicht verfügbar ist.
Alles, was Sie wissen müssen: Siris regional spezifische Sprachmodelle für die Spracherkennung machen das Auffinden lokaler Ziele zum Kinderspiel. Die Methode ist sprachunabhängig, was bedeutet, dass die Erweiterung der Geo-LM-Unterstützung für andere Gebietsschemas als US-Englisch ziemlich einfach ist.
Weitere Informationen finden Sie im Apple Machine Learning Journal.
