苹果尝试借由客制化语言模型 让Siri更准确回复符合在地情境解答
2018-08-10
在苹果稍早公布技术论文中，透露将透过结合在地资讯的客制化语言模型Geo-LM，让Siri
不但能更容易理解各地区用户发音表意，更能更快找出符合在地情境的回复内容。
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根据苹果说明，在Geo-LM的设计里，已经针对美国人口统计局归纳美国境内169个联合统
计区域个别建置不同数据库，并且针对全球地区建立共用数据库，让不同地区用户向Siri
提问时，系统便会针对符合在地数据库内容寻找合适回答内容。
而若使用者处于不同地区，甚至处于美国境外地区的话，Siri系统便会透过全球共用资料
库寻找合适解答，除非未来苹果进一步在全球各地区建置不同数据数据库，并且借此对应
更适合在地提问内容的解答需求。
从苹果先前分别在波士顿、芝加哥、洛杉矶、明尼亚波利斯、纽约、费城、西雅图与旧金
山等美国大型城市进行测试，发现借由Geo-LM的设计，几乎可将回复错误率降低至
41.9%-48.4%，借此降低Siri答非所问的比例。
不过，Geo-LM的设计也会同时排除一些非在地特定内容的提问，例如提问内容与美国整体
范围较为相关，例如询问美国各地区航班资讯等内容时，通常会以共用数据库为主，除非
是询问在地才有的特色餐厅，才会直接透过该地区设置的数据库寻找解答。
https://goo.gl/3RiADz