為提高Siri的語言識別能力，蘋果為它做了這樣幾件事

近日，外媒的一篇文章《機器學習期刊》(英文為Machine Learning Journal)中，蘋果公司較為詳細的介紹了其是如何提高Siri識別目的地的周邊「興趣點」(其實就是周邊的門店、或者特定地點）

在這篇繁複乃至較為冗雜的文章中，蘋果公司表示其十分重視Siri素養能力、功能點的提升，並且為了提升Siri的語音識別（主要是對特定地點名詞）的識別，也已建立了為Siri量身定做的語言模型：Geo-LM，Geo-LM的作用就在於其會將用戶的地理定位信息加入其中，從而提高Siri對其識別的識別系統的準確性。這些模型可以讓Siri更加清晰明確的識別用戶的語音內容。

蘋果公司在此後還稱，其已經為美國人口普查局所官方定義的169個統計區域設置了Geo-LM系統。據悉，這一數據佔比美國的總人口的八成，同時蘋果為此還在全球範圍內建立單獨的Geo-LM系統，從而解決不受統計區域覆蓋的區域的需求。

據介紹，這中的原理就在於， 當用戶在查詢Siri之時，Siri內置的人工智慧系統就能從用戶的當前位置使用Geo-LM系統。當然，如果不在Geo-LM覆蓋的區域，也會有相應的解決措施。同時，在實際的實用、應用的測試時，蘋果發現，這些定製好的的語言模型可以讓將Siri錯誤率降低41.9%~48.4%，可以說是十分奏效了。不過，壞消息是，即使是這樣，根據研究公司Loup Ventures最近的一項研究，Siri在整體準確度上仍落後於谷歌的「」Google Assistant」，看來Siri還有很多課需要上。

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