چگونه آمازون الکسا با استفاده از NLP کار می کند

مقدمه

جلوی دسکتاپ دور از شما نشسته است، دستیار شخصی شماست، لحن صدای شما را می شناسد، به سوالات شما پاسخ می دهد و حتی یک قدم از شما جلوتر است. این زیبایی آمازون الکسا است، یک بلندگوی هوشمند که از پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند. اما در پیچیدگی الکسا، تجهیزات چگونه می فهمند و پاسخ می دهند؟ این مقاله شما را از طریق الکسا راهنمایی می‌کند و فناوری را که قابلیت‌های مکالمه صوتی را فعال می‌کند و اینکه چگونه NLP ستون فقرات الکسا است، توضیح می‌دهد.

بررسی کنید

• بیاموزید که چگونه آمازون الکسا از NLP و AI برای ارزیابی صداها و تعامل با کاربران استفاده می کند.
• در مورد زیرسیستم های اصلی که الکسا را ​​احاطه کرده اند، از جمله تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی بیاموزید.
• دریابید که چگونه داده ها می توانند به بهبود عملکرد و دقت دستیار الکسا کمک کنند.
• بیاموزید که چگونه الکسا از سایر دستگاه ها و خدمات هوشمند استفاده می کند.

آمازون الکسا چگونه با NLP کار می کند؟

کنجکاو هستید که چگونه الکسا صدای شما را درک می کند و فورا پاسخ می دهد؟ همه اینها با پردازش زبان طبیعی، تبدیل گفتار به دستورات هوشمند و عملی می شود.

پردازش سیگنال و کاهش نویز

اول از همه، الکسا باید صدایی واضح و بی صدا داشته باشد که به NLP منتقل شود. این با پردازش سیگنال شروع می شود. این فرآیندی است که توسط آن سیگنال صوتی شناسایی و دریافت شده توسط دستگاه افزایش می یابد. دستگاه‌های الکسا دارای شش میکروفون هستند که فقط صدای کاربر را از طریق فرآیند حذف نویز، مانند صحبت کردن شخصی در پس‌زمینه، موسیقی یا حتی تلویزیون، تشخیص می‌دهند. APEC در این مورد برای کمک به جداسازی فرمان کاربر از سایر نویزهای پس زمینه در تکنیکی به نام لغو اکو آکوستیک استفاده می شود.

تشخیص کلمه بیدار

اولین اقدام در هنگام برقراری ارتباط با دستیار صوتی فراخوانی کلمه بیدار است و این معمولاً “الکسا” است. تشخیص کلمه بیدار در فرآیند تعامل مهم است زیرا هدف آن تعیین این است که آیا کاربر الکسا را ​​گفته است یا کلمه بیدار دیگری به انتخاب خود. این کار به صورت محلی روی دستگاه انجام می شود تا تأخیر کاهش یابد و منابع محاسباتی روی دستگاه مورد استفاده ذخیره شود. مشکل اصلی تمایز کلمه wake از عبارات و استرس های مختلف است. الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین برای مقابله با این مورد استفاده می شود.

تشخیص خودکار گفتار (ASR)

هنگامی که الکسا بیدار می شود، فرمان گفتاری به تشخیص خودکار گفتار (ASR) تبدیل می شود. ASR عمدتاً برای رمزگشایی سیگنال صوتی (صدای شما) به متنی که در فرآیند استفاده خواهد شد استفاده می شود. این یک کار چالش برانگیز است، زیرا گفتار شفاهی می‌تواند سریع، نامشخص یا بادخیز با اجزای اضافی مهم مانند اصطلاحات و ناسزا باشد. ASR دارای مدل های آماری و الگوریتم های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل گفتار در سطح واج و تطبیق کلمات در واژگان خود است. به همین دلیل است که دقت ASR واقعاً مهم است، زیرا مستقیماً تعیین می‌کند که الکسا چقدر خوب بفهمد و پاسخ دهد.

درک زبان طبیعی (NLU)

رونویسی گفتار مرحله بعدی پس از تبدیل گفتار به متن است، زیرا شامل تلاش برای دانستن دقیقاً آنچه کاربر می‌خواهد است. اینجاست که درک زبان طبیعی (NLU) در هسته اصلی درک چگونگی درک زبان قرار می گیرد. NLU شامل شناسایی هدف به عنوان تحلیل متنی عبارت ورودی برای کاربر است. به عنوان مثال، اگر از الکسا بخواهید “موزیک جاز را پخش کند”، NLU استنباط می کند که شما موسیقی می خواهید و جاز باید پخش شود. NLU از تجزیه برای تجزیه ساختار جمله و معناشناسی برای تعیین معنای هر کلمه استفاده می کند. همچنین شامل تجزیه و تحلیل زمینه‌ای است که همگی در تلاش برای رمزگشایی بهترین پاسخ است.

درک متنی و شخصی سازی

یکی از ویژگی های پیشرفته قابلیت های NLP الکسا درک زمینه است. الکسا می تواند تعاملات قبلی را به خاطر بسپارد و از آن زمینه برای ارائه پاسخ های مرتبط تر استفاده کند. برای مثال، اگر از الکسا در مورد آب و هوای دیروز و امروز بپرسید، می‌پرسید: «در مورد فردا چطور؟» الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشینی این سطح از آگاهی زمینه‌ای را تقویت می‌کنند و به الکسا کمک می‌کنند از هر تعاملی بیاموزند.

تولید پاسخ و سنتز گفتار

هنگامی که الکسا معنای شما را فهمید، به پاسخ می رسد. اگر پاسخ شامل پاسخ شفاهی باشد، متن با استفاده از روشی به نام متن به گفتار یا TTS به گفتار تبدیل می‌شود. با استفاده از موتور TTS Polly، دیالوگ های الکسا دقیقاً شبیه دیالوگ های انسانی H1 هستند و به تعامل معنا می بخشند. Polly از اشکال مختلف نوع خروجی مورد نیاز پشتیبانی می کند و می تواند با لحن ها و سبک های مختلف صحبت کند تا به کاربر کمک کند.

نقش یادگیری ماشین در NLP الکسا

الکسا همزمان با استفاده از NLP در کار خود از ویژگی یادگیری ماشینی استفاده می کند. در قلب تشخیص دارایی و اجرای دستورات کاربر، دنباله ای از الگوریتم های یادگیری ماشینی است که می توانند داده ها را به طور مداوم یاد بگیرند. آنها عملکرد تشخیص صدای الکسا را ​​بهبود می بخشند، سرنخ های متنی را شامل می شوند و پاسخ های مرتبط را ایجاد می کنند.

این مدل‌ها پیش‌بینی‌های آن را بهبود می‌بخشند و الکسا را ​​در مدیریت لهجه‌ها و روش‌های مختلف صحبت بهتر می‌کنند. هرچه کاربران بیشتر با الکسا درگیر شوند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی آن بیشتر بهبود می‌یابند. در نتیجه، الکسا به طور فزاینده ای در پاسخ های خود دقیق و مرتبط می شود.

چالش های اصلی کار با الکسا

• درک زمینه: تفسیر دستورات کاربر در زمینه مناسب یک چالش مهم است. الکسا باید بین کلمات مشابه تمایز قائل شود، ارجاعات به مکالمات قبلی را درک کند و دستورات ناقص را مدیریت کند.
• نگرانی های حفظ حریم خصوصی: از آنجایی که الکسا همیشه به کلمه بیداری گوش می دهد، مدیریت حریم خصوصی کاربر بسیار مهم است. آمازون از پردازش محلی برای شناسایی کلمه بیداری استفاده می کند و داده ها را قبل از ارسال به ابر رمزگذاری می کند.
• ادغام با خدمات خارجی: توانایی الکسا برای انجام وظایف اغلب به ادغام شخص ثالث بستگی دارد. اطمینان از اتصالات روان و مطمئن به خدمات مختلف (مانند دستگاه های خانه هوشمند، پخش موسیقی و غیره) برای عملکرد آن بسیار مهم است.

امنیت و حریم خصوصی در NLP الکسا

امنیت و حریم خصوصی اولویت‌های فرآیندهای NLP هستند که آمازون برای تقویت الکسا استفاده می‌کند. هنگامی که کاربر شروع به صحبت با الکسا می کند، اطلاعات صوتی کاربر رمزگذاری شده و سپس برای تجزیه و تحلیل به ابر آمازون ارسال می شود. به دست آوردن این داده ها آسان نیست و بسیار حساس است، که آمازون اقداماتی را برای محافظت از این داده ها انجام داده است.

علاوه بر این، الکسا با اجازه دادن به کاربران برای گوش دادن و حذف ضبط‌های خود، شفافیت را ارائه می‌دهد. آمازون همچنین داده‌های صوتی را هنگامی که در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند، شناسایی نمی‌کند و تضمین می‌کند که داده‌های شخصی ناشناس باقی می‌مانند. این اقدامات به ایجاد اعتماد کمک می کند و به کاربران اجازه می دهد بدون به خطر انداختن حریم خصوصی خود از الکسا استفاده کنند.

مزایای NLP و AI الکسا

• راحتی: عملکرد هندزفری کارها را آسان تر می کند.
• شخصی سازی: هوش مصنوعی به الکسا اجازه می دهد تا تنظیمات برگزیده کاربر را یاد بگیرد.
• ادغام: الکسا به انواع دستگاه ها و خدمات خانه هوشمند متصل می شود.
• دسترسی: تعامل صوتی برای کاربران دارای معلولیت مفید است.

چالش‌های NLP برای دستیاران صوتی

• درک زمینه: سیستم‌های NLP اغلب برای حفظ زمینه در میان مبادلات چندگانه در یک مکالمه تلاش می‌کنند، که ارائه پاسخ‌های دقیق در تعاملات گسترده را دشوار می‌کند.
• ابهام در زبان: زبان انسان ذاتا مبهم است و دستیارهای صوتی می توانند عباراتی را که دارای چندین معانی یا بدون هدف واضح هستند، اشتباه تفسیر کنند.
• تشخیص دقیق گفتار: تمایز بین کلمات یا عبارات با صدای مشابه، به ویژه در محیط های پر سر و صدا یا با لهجه های مختلف، یک چالش مهم باقی مانده است.
• داشتن مکالمات طبیعی: ایجاد سیستمی که بتواند در مکالمه طبیعی و انسانی شرکت کند، مستلزم درک دقیقی از ظرافت‌هایی مانند لحن، احساسات و زبان مکالمه است.
• سازگاری با زبان ها و گویش های جدید: گسترش قابلیت‌های NLP برای پشتیبانی از چندین زبان، گویش‌های منطقه‌ای و اصطلاحات در حال تکامل نیازمند آموزش و به‌روزرسانی مداوم است.
• درک محدود پرس و جوهای پیچیده: دستیارهای صوتی اغلب برای درک درخواست های پیچیده چند قسمتی مشکل دارند. این می تواند منجر به پاسخ های ناقص یا نادرست شود.
• دقت تعادل سرعت: اطمینان از زمان پاسخگویی سریع یک چالش فنی دائمی است. حفظ دقت بالا در درک و تولید زبان به این پیچیدگی می افزاید.

نتیجه گیری

آمازون الکسا پیشرفته‌ترین سطح هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی برای لوازم الکترونیکی مصرفی تا به امروز است، با اولین رابط کاربری صوتی که دائماً تنظیم می‌شود. مزیت دانستن نحوه کار الکسا واقعاً در بینش اولیه ای است که در مورد مؤلفه های متنوع فناوری ارائه می دهد که منجر به راحتی می شود. هنگام ارائه یادآوری یا مدیریت خانه هوشمند، برای این ابزار مفید است که بتواند زبان طبیعی را بفهمد و به آن پاسخ دهد، و الکسا به یک ابزار فوق العاده در دنیای امروز تبدیل می شود.

سوالات متداول