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AI语音二三事:你需要了解这些AI 语音对话技术

归档日期:06-11       文本归类:语境分析      文章编辑:爱尚语录

  机器学习以及自然语言处理技术的进步,开启了人与人工智能进行语音交互的可能,人们透过对话的方式获取信息、与机器进行交互,将不再只是存在科幻情结当中。语音交互是未来的方向,而智能音箱则是语音交互落地的第一代产品。

  从上图中可以看到,用户与设备之间的交互,主要是采用语音方式处理和完成的。

  所谓意图,表示用户在使用应用时所做的动作(譬如:问一个问题或发送一条指令),这些意图代表了应用的核心功能。

  如果应用成功地识别了用户意图,则需要在完成业务动作后,将结果反馈给用户;如果应用无法识别用户意图,则需要给用户友好的提示,指导用户使用。

  对语音识别结果进行分析理解,简单来说就是将用户语音输入映射到机器指令。它可能定义了一组包含指定的单词或短语的语法结构,用户通过说出满足这种结构的语句,来调用意图。

  调用意图的结构化请求,向服务器请求处理后做出反馈响应。 通俗来讲该流程主要处理用户的请求,解决用户问题的答案。

  度、时间、地点、效率等,产生具有脉络的对话过程,所有的对话元素会编织在一个连贯的线性对话中。

  根据解析模块得到的内部表示,在对话管理机制的作用下生成自然语言句子。 同时将生成模块生成的句子转换成语音输出。(把回答的机器语言再转换成 口语语言)

  词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲,词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析,而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中,词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分,即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征,从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。

  句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析,目的是识别句子的句法结构,实现自动句法分析过程。其基本方法有线图分析法、短语结构分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。

  语义分析是基于自然语言语义信息的一种分析方法,其不仅仅是词法分析和句法分析这样语法水平上的分析,而是涉及到了单词、词组、句子、段落所包含的意义。其目的是从句子的语义结构表示言语的结构。中文语义分析方法是基于语义网络的一种分析方法。语义网络则是一种结构化的,灵活、明确、简洁的表达方式。

  语用分析相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、环境等的分析,从文章的结构中提取到意象、人际关系等的附加信息,是一种更高级的语言学分析。它将语句中的内容与现实生活的细节相关联,从而形成动态的表意结构。

  语境分析主要是指对原查询语篇以外的大量“空隙”进行分析从而更为正确地解释所要查询语言的技术。这些“空隙”包括一般的知识,特定领域的知识以及查询用户的需要等。它将自然语言与客观的物理世界和主观的心理世界联系起来,补充完善了词法、语义、语用分析的不足。

  人机对话过程中,用户难免会出现表达失误的情况,导致机器对用户语言理解出现偏差,在这时,纠错机制对机器而言则非常重要,如缺少这个机制,用户需要花费相当长的时间将其意图解释清楚,相应的用户体验也会十分糟糕。另一方面,虽然可以很好的识别语音,但是却不能理解你的对话目的,语义理解上有偏差。

  当前,包括Alexa在内的国内外智能音箱之所以没有表现的那么智能,出现了“人工智障”的嘲笑也是因为在以上两方面没有处理太好。

  因此语音交互最终需要解决的关键问题是歧义消解问题,和未知语言现象的处理问题。

  智能语音助手类的产品要想在中国落地开花,它不仅仅是简单的语音识别那么简单,还有集成服务,一整套的中文生态、内容、服务等配套设施,是一种涵盖很多基础能力的生态系统。

  未来基于语音交互的语义技能,必须要能够达到几万、几十万甚至上百万种的时候,才能促使语音交互时代操作系统真正走向成熟,未来语音交互产品的形态和样式也将越来越丰富。

  本文由 @ Baolan 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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