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O Google Assistant agora entende mais contexto e pode, portanto, lidar melhor com as perguntas de acompanhamento. O Google explica como isso funciona.
Em conversas naturais, contexto e referências desempenham um papel central, por exemplo, no uso de pronomes. O que damos como certo pode ser um verdadeiro desafio para os assistentes virtuais. Por exemplo, se perguntarmos primeiro “Quantos episódios há na primeira temporada de Rick and Morty?” e depois prossiga com “E a 6ª temporada?”, fica claro para os humanos que continuamos a nos referir a “Rick and Morty” quando perguntamos.
Para a inteligência artificial, essa conexão não é imediatamente óbvia. Mas, graças aos avanços no processamento de máquina de linguagem natural, o Google Assistant agora pode lidar melhor com essas consultas baseadas em contexto.
Assistente do Google: contexto por meio de reformulação
Em uma nova postagem no blog, o Google documenta a tecnologia que permite ao Google Assistant lidar com referências. É chamado de manipulação de contexto por reformulação.
Essencialmente, o sistema reformula a consulta levando em conta o contexto das questões anteriores para que a informação contextual que falta seja incluída na reformulação ao final. Essa nova pergunta é respondida pelo Google Assistant.
O assistente do Google também reconhece se a pergunta é uma pergunta complementar. Uma pergunta em que um pronome aparece sem contexto não é reformulada pelo assistente e é respondida normalmente.
Juntamente com o modo “Conversa Contínua”, em que o Google Assistente permanece ativo por alguns segundos após o atendimento, facilita a localização de informações ou o controle do smartphone.
O Assistente do Google usa o contexto das perguntas anteriores para lidar com as perguntas de acompanhamento. | Vídeo: Google
O Google depende de reformulação e pontuação de IA
No entanto, a reformulação costuma ser mais desafiadora do que simplesmente substituir pronomes – por exemplo, quando os usuários simplesmente perguntam “Quando?”. O Google, portanto, conta com um sistema que gera várias reformulações usando diferentes tipos de geradores. Os diferentes candidatos são avaliados por um modelo de aprendizado de máquina e a variante com a pontuação mais alta é selecionada.
Os geradores contam com vários métodos, como a análise de estruturas linguísticas de contexto e demanda, estatísticas de consultas de pesquisa frequentes e modelos de transformação que geram reformulações baseadas em contexto.
O Google seleciona vários candidatos para cada gerador e os avalia usando um modelo de classificação de acordo com diferentes sinais. Como exemplos, o Google cita a proximidade do tópico reformulado ao contexto, quanta informação do contexto o gerador recebeu ou a autonomia da consulta.
Graças a sinais adicionais gerados pelo BERT e MUM para avaliação, o modelo de classificação melhorou significativamente nos últimos meses, disseram os pesquisadores. Enquanto isso, o Google Assistant pode interpretar corretamente a maioria das consultas contextuais.
Aliás, a tecnologia também é usada longe das referências linguísticas: o assistente virtual também interpreta o contexto visto na tela ou ouvido em um alto-falante, disse o Google.