Spoken language based intelligent a

Spoken language based intelligent assistants (IAs) have been developed for a number
of domains but their functionality has mostly been confined to the scope of a
given app. One reason is that it’s is difficult for IAs to infer a user’s intent without
access to relevant context and unless explicitly implemented, context is not available
across app boundaries. We describe context-aware multi-app dialog systems
that can learn to 1) identify meaningful user intents; 2) produce natural language
representation for the semantics of such intents; and 3) predict user intent as they
engage in multi-app tasks. As part of our work we collected data from the smartphones
of 14 users engaged in real-life multi-app tasks. We found that it is reasonable
to group tasks into high-level intentions. Based on the dialog content, IA can
generate useful phrases to describe the intention. We also found that, with readily
available contexts, IAs can effectively predict user’s intents during conversation,
with accuracy at 58.9%.

Kết quả (Việt) 2:

Ngôn ngữ sử dụng dựa trên các trợ lý thông minh (IAs) đã được phát triển cho một số
lĩnh vực nhưng chức năng của họ đã phần lớn được giới hạn trong phạm vi của một
ứng dụng nhất định. Một lý do là nó là khó khăn cho IAs để suy ra ý định của người dùng mà không cần
truy cập vào bối cảnh có liên quan và trừ khi thực hiện một cách rõ ràng, bối cảnh không có sẵn
trên ranh giới ứng dụng. Chúng tôi mô tả hệ thống thoại đa ứng dụng nhận biết ngữ cảnh
mà có thể học 1) xác định ý đồ sử dụng có ý nghĩa; 2) sản xuất ngôn ngữ tự nhiên
đại diện cho ngữ nghĩa của các ý định đó; và 3) dự đoán ý định sử dụng khi họ
tham gia vào các nhiệm vụ đa ứng dụng. Là một phần trong công việc của chúng tôi, chúng tôi thu thập dữ liệu từ điện thoại thông minh
của 14 người đã tham gia vào cuộc sống thực nhiệm vụ đa ứng dụng. Chúng tôi thấy rằng nó là hợp lý
để tập nhóm vào ý định của cấp cao. Dựa trên nội dung hộp thoại, IA có thể
tạo ra cụm từ hữu ích để mô tả ý định. Chúng tôi cũng nhận thấy rằng, với dễ dàng
bối cảnh có sẵn, IAs hiệu quả có thể dự đoán được ý định của người sử dụng trong quá trình trò chuyện,
với độ chính xác ở 58,9%.