Alexa新机器学习系统精准预测用户潜在目标

最新推荐文章于 2025-12-06 13:55:35 发布
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#机器学习 #人工智能 #对话式AI #上下文理解 #程序那些事 #AIGC #深度学习

Alexa新机器学习系统精准预测用户潜在目标

某中心的研究团队为语音助手开发了新的机器学习系统，使其能够推断用户请求中隐含的潜在目标。例如当用户询问"泡茶需要多长时间"时，系统不仅能回答"五分钟是个不错的起点"，还会主动询问"需要我设置一个五分钟的计时器吗？"

核心技术架构

触发模型

  • 基于深度学习的模型分析对话上下文
  • 综合考虑用户当前会话文本和历史交互模式
  • 判断是否适合进行潜在目标推测

潜在目标发现模型

  • 分析用户语句的多个特征点
  • 使用点互信息评估交互模式概率
  • 通过主动学习持续优化预测准确率

语义角色标注

  • 识别对话中的命名实体和参数
  • 上下文传递模型将实体转换为结构化格式
  • 支持第三方技能的本体系统集成

系统优化机制

  • 利用bandit学习自动抑制表现不佳的推荐
  • 通过名称无关交互工具包提升技能可见性
  • 早期指标显示该功能显著提升了用户参与度

该功能已在美国英语用户中上线，无需技能开发者额外配置即可自动激活。
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表示客户是否会违约，其他列既有连续变量（年收入、信用分等），也有有序/无序的分类变量（工作年限、贷款用途等）。这个数据结构很典型，适合演示如何一步步搭建通用流水线。分开，再立刻切分训练集与测试集。这样做是为了保证测试集始终像“真实新数据”，不会在预处理阶段被我们提前看过。负责把不同的 transformer 分别用在对应列上，再拼成新的特征矩阵；这里记录耗时、输出分类报告和混淆矩阵，方便与未来的改动做对比。我们继续沿用信贷违约数据。下面写一个辅助函数。就能驱动整条流水线。训练时，流水线会先在。
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