亚马逊研究人员使用AI改善Alexa的笑话选择

 
Google Assistant，Siri，Alexa和Cortana有什么共同点?他们讲的笑话千篇一律，其中大部分是编写团队在幕后开展的工作。他们很有趣，但是初步研究表明，他们在与助手互动中也发挥了作用。
当然，总会有改进的空间。为了寻求能够根据个人喜好定制笑话的助手，亚马逊研究人员研究了利用基本自然语言处理模型或机器学习模型的笑话选择方法。他们说，当针对生产数据进行测试时，这两种方法都“正面”影响了用户满意度，并可能改善了讲笑话的能力。
训练模型需要广泛注释的数据集，该团队通过记录一组语音助手用户对笑话的反应来进行汇编。采用了两种隐式反馈策略，其中一种笑话被标记为“积极”(即有趣)，如果用户在听到新笑话后五分钟内请求了一个新笑话，则第二种则将所有笑话请求标记为肯定，随后是新的笑话。 1到25小时。
为了比较不同的标签技术，该团队在生产环境中进行了A / B测试，此外还进行了涉及历史数据和选定标签策略的比较。一个笑话数据集包含了数千个跨类别(例如，科幻和体育)和类型(双关语，打油诗等)的独特笑话，以及来自大约80,000名讲英语的“客户”的数据来验证每个模型。总数(大概是Alexa的用户，尽管研究人员没有这么明确地说)。
结果表明，所提出的自然语言处理模型始终优于两种标签策略的基于规则的方法。他们指出，机器学习模型在准确性和性能方面表现良好，但是其体系结构(其大小比自然语言处理模型大得多)将很难扩展到新的国家和语言。
研究人员留待将来的工作来比较其他方法，并开发一种可以轻松扩展到新语言的方法。
较高的幽默感可以增强那些尚未登上潮流的人的助手使用习惯。 eMarketer于8月做出的估算显示，语音助手的月度用户数量约为2018年的1.02亿，而该数字为每月约1.12亿，但普华永道(PricewaterhouseCoopers)的另一项调查和报告发现，人们对AI助手的功能了解不多。缺乏信任可能会阻碍该细分市场的增长。