[发明专利]用于检测和校正对查询的识别中的差错的系统和方法

说明书

本公开涉及用于检测和校正对查询的识别中的差错的系统和方法。提供了用于系统地查找和修复自动话音识别(ASR)误转录和自然语言理解(NLU)误解读并且为机器学习标记数据的系统和方法。非相同连续查询的高相似性指示ASR误转录。在语义嵌入空间中具有接近向量的连续查询指示NLU误解读。关键措辞和插入也指示差错。只考虑短时间量内的查询。

技术领域

本发明属于具有话音识别能力、自然语言理解能力或者这两种能力的系统的领域，并且更具体而言涉及用于通过用户对相似查询的重复来识别差错的系统和方法。

背景技术

传统的系统未能检测到何时问题回答系统向用户的查询给出不好的回答。具体地，基于自动话音识别(automatic speech recognition，ASR)的系统未能检测到话音识别中的差错。这导致转录错误。此外，基于自然语言理解(natural language understanding，NLU)的系统未能检测到查询解读中的差错。此外，即使系统能够检测到差错，也不可能为错误转录的或者错误解读的短语(一个或多个符号)预测校正。

因此，需要的是一种系统和方法，用于系统地识别导致ASR系统和NLU系统作出的不正确/不准确/不完整转录的查询，ASR系统和NLU系统由于话音到转录的失误的/不正确的转换或者误解读而导致响应差错，话音到转录的失误的/不正确的转换或者误解读这两者都导致负面的用户体验。

发明内容

提供了系统和方法，用于系统地查找和修复经常导致不正确的ASR系统差错的查询，这种差错是由于话音到转录的失误转换或者误解读而引起的，话音到转录的失误转换或者误解读这两者都导致在使用问题回答系统时的负面用户体验。

根据一个实施例，一种系统包括执行话音识别并且将话音转换成转录的自动话音识别(ASR)。该系统捕捉话音音频，在话音音频的片段上执行话音识别，并且利用诸如将单词与语法规则相比较之类的技术来执行说出的单词的自然语言理解。该系统通过网络与应用通信。

根据一实施例，提供了一种用于检测对查询的不准确响应的方法。该方法包括：接收来自用户的第一查询，所述第一查询具有结束时间和第一转录；提供对所述第一查询的响应；在接收所述第一查询后的短时间段内接收来自用户的第二查询，所述第二查询具有第二转录；比较所述第二转录与所述第一转录以确定所述第一转录和所述第二转录之间的相似性；并且基于对所述第一转录和所述第二转录之间的相似性的确定，当所述第一查询与所述第二查询相似时，确定所述响应是不准确的。

根据一方面，所述第二查询中断提供所述响应。

根据一方面，比较包括通过计算编辑距离来相对于所述第二转录分析所述第一转录。

根据一方面，所述第二查询是在所述第一查询的结束时间后的三十(30)秒内接收到的。

根据一方面，比较包括：将所述第一转录变换成表示所述第一查询的含义的第一嵌入向量；将所述第二转录变换成表示所述第二查询的含义的第二嵌入向量；并且将查询相似性计算为所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量之间的距离。

根据另一实施例，提供了一种识别任何查询的误转录的方法。该方法包括：在第一时间接收第一查询，所述第一查询具有结束时间；为在所述第一时间接收的所述第一查询得出第一转录；提供对所述第一查询的响应；在第二时间接收第二查询；为在所述第二时间接收的所述第二查询得出第二转录，所述第二转录不同于所述第一转录；当所述第一时间和所述第二时间之间的时间流逝小于三十(30)秒时，将所述第一转录与所述第二转录相比较以确定所述第一转录和所述第二转录之间的相似水平是否超过阈值；并且当所述第一转录和所述第二转录之间的相似水平超过所述阈值时，确定存在误转录。

根据一方面，确定存在误转录取决于确定在所述第二时间接收的所述第二查询中断所述响应。