Apple a publié jeudi une nouvelle entrée sur son blog Machine Learning Journal qui décrit de manière très technique la capacité de Siri à reconnaître des points d'intérêt aux noms obscurs sur une carte, comme vos restaurants, entreprises et autres lieux locaux.
"La précision des systèmes de reconnaissance automatique de la parole s'est considérablement améliorée ces dernières années en raison de l'adoption généralisée des techniques d'apprentissage en profondeur", note le post.
«Les améliorations de performances ont cependant été principalement apportées à la reconnaissance de la parole générale; alors que la reconnaissance précise des entités nommées, comme les petites entreprises locales, est restée un goulot d'étranglement en matière de performances. »
Apple a relevé ce défi en intégrant la connaissance de l'emplacement de l'utilisateur à son système de reconnaissance vocale et aux modèles de langage dits géolocalisés (Geo-LM).
Grâce au combo, Siri est en mesure de mieux estimer la séquence de mots prévue par l'utilisateur.
Cela a réduit le taux d'erreur de Siri de 41,9 à 48,4% à Boston, Chicago, Los Angeles, Minneapolis, New York, Philadelphie, Seattle et San Francisco, à l'exclusion des méga-chaînes.
Aux États-Unis, Apple a un Geo-LM pour chacune des 169 zones statistiques combinées qui couvrent environ 80% de la population. Il existe également une géo-LM mondiale qui couvre toutes les zones qui ne sont pas définies par les zones statistiques combinées du monde entier..
La combinaison de l'emplacement et des Geo-LM permet au système de fournir des résultats personnalisés en termes de noms de points d'intérêt, ou de revenir à la géo-LM globale si l'emplacement n'est pas disponible.
Tout ce que vous devez savoir: les modèles de langue spécifiques à la région de Siri pour la reconnaissance vocale facilitent la recherche de destinations locales. La méthode est indépendante de la langue, ce qui signifie que l'extension de la prise en charge de Geo-LM pour d'autres pays en plus de l'anglais américain est assez simple.
Consultez le Journal d'apprentissage machine d'Apple pour plus de détails.
