MACHINE LEARNING SYSTEM FOR DIGITAL ASSISTANTS

• Main Authors: FAZELI MOHAMMADREZA, ZHANG YILUN, MOHAJER KEYVAN, SINGH PRANAV
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 30.12.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

A machine learning system for a digital assistant is described together with a training method such as a system. The machine learning system is based on an encoder-decoder sequence-to-sequence neural network architecture trained to map input sequence data to output sequence data, wherein the input sequence data is related to an initial query and the output sequence data represents canonical data representation for the query. The training method comprises generating a training dataset for the machine learning system based on an original query data sample. The method comprises clustering a vector representation of a query data sample to generate canonical query and original query pairs for training the machine learning system. 디지털 어시스턴트를 위한 머신 러닝 시스템이 시스템과 같은 훈련 방법과 함께 기술된다. 이 머신 러닝 시스템은 입력 시퀀스 데이터를 출력 시퀀스 데이터에 매핑하도록 훈련된 인코더-디코더 시퀀스-투-시퀀스 신경망 아키텍처를 기반으로 하며, 입력 시퀀스 데이터는 초기 질의와 관련되고 출력 시퀀스 데이터는 질의에 대한 기준 데이터 표현을 나타낸다. 훈련 방법은 원본 질의 데이터 샘플에 기초한 머신 러닝 시스템에 대한 훈련 데이터집합을 생성하는 것을 포함한다. 이 방법은 질의 데이터 샘플의 벡터 표현을 클러스터링하여, 머신 러닝 시스템을 훈련하기 위해 기준 질의와 원본 질의 페어를 생성하는 것을 포함한다.