El jueves, Apple publicó una nueva entrada en su blog Machine Learning Journal, que es muy técnica sobre la capacidad de Siri para reconocer puntos de interés con nombres oscuros en un mapa, como sus restaurantes locales, negocios y otros lugares.
"La precisión de los sistemas automáticos de reconocimiento de voz ha mejorado fenomenalmente en los últimos años debido a la adopción generalizada de técnicas de aprendizaje profundo", señala la publicación.
“Sin embargo, las mejoras de rendimiento se han realizado principalmente en el reconocimiento del discurso general; mientras que reconocer con precisión las entidades nombradas, como las pequeñas empresas locales, ha seguido siendo un cuello de botella en el rendimiento ".
Apple ha enfrentado ese desafío incorporando el conocimiento de la ubicación del usuario en su sistema de reconocimiento de voz y los llamados modelos de lenguaje basados en geolocalización (Geo-LM).
Como resultado del combo, Siri puede estimar mejor la secuencia de palabras deseada por el usuario.
Esto ha reducido la tasa de error de Siri entre 41.9-48.4% en Boston, Chicago, Los Ángeles, Minneapolis, Nueva York, Filadelfia, Seattle y San Francisco, excluyendo las megacadenas.
En los Estados Unidos, Apple tiene un Geo-LM para cada una de las 169 áreas estadísticas combinadas que cubren alrededor del 80 por ciento de la población. También hay un Geo-LM global que cubre todas las áreas que no están definidas por las áreas estadísticas combinadas en todo el mundo.
La combinación de ubicación y Geo-LM permite al sistema proporcionar resultados personalizados en términos de los nombres de los puntos de interés, o recurrir al Geo-LM global si la ubicación no está disponible.
Todo lo que necesita saber: los modelos lingüísticos específicos de Siri para el reconocimiento de voz hacen que encontrar destinos locales sea muy fácil. El método es independiente del idioma, lo que significa que la expansión del soporte de Geo-LM para otros entornos locales además del inglés de EE. UU. Es bastante sencilla.
Visita el Apple Machine Journal de Apple para más detalles..
