自从Alexa在法国推出以来，它播放的音乐是“Trois Cafés Gourmands”和“阿梅尔弯曲，给家人打电话，设置定时器，分享天气预报等等。说Alexa精通多种语言是一种保守的说法——在学习法语之前，Alexa已经会说五种不同版本的英语(美国、英国、加拿大、印度、澳大利亚)、德语和日语。
负责Alexa在法国发布的团队问道:“我们能否利用Alexa对所有其他语言的了解来帮助她更快地学习法语?”答案是响亮的“是的”。
理解你的语言
Alexa团队的研究科学家使用了一种称为迁移学习的机器学习技术来帮助Alexa学习识别人们向Alexa提出的请求中的单词。迁移学习是利用一个领域的知识，并使用该知识来训练不同领域的模型。
Alexa AI-Natural Understanding机器学习高级经理Max Bisani说:“在迁移学习方面，人类天生就很优秀。他在德国亚琛领导着一个机器学习团队，负责教Alexa学习新语言。例如，如果你学习了“bread”这个单词，你就知道如何发音像“b”和“r”这样的字母。然后你就知道如何使用这些字母了。更重要的是，现在假设你遇到了一个熟悉的单词“croissant”。你不需要重新学习croissant是一个名词，或者它类似于面包，或者它可能和黄油一起吃很好吃。”
机器学习团队一起工作，利用Alexa的英语知识，也识别法语单词。
当你对Alexa说话时，你的命令(或者请求，如果你礼貌的话)会被分解成每个25毫秒长的片段，并计算每个频率的能量量。一个由几层组成的神经网络可以估计声音目录中每个声音在该片段中出现的可能性。通过拼凑这些单个声音如何组合在一起的可能性，Alexa可以识别单词和短语。
Bisani说:“当我们教Alexa法语时，我们从其他语言中借鉴了大量的例子，因为识别英语中“m”或“s”音的能量模式是识别法语中“m”和“s”音的一个很好的起点。”“利用我们来自英语、德语和其他语言的神经网络，我们教Alexa法语所需的数据量减少了10倍。”
理解你话语背后的意图
认字是一回事。理解它们的意思完全是另一回事。法语和英语有很大的差异，这使得这项任务很困难。
例如，在英语中，你会用代词“你”称呼你的孩子和一位老人。然而，在法语中，你可能会用“tu”来表示前者，用“vous”来表示后者。其中一个根本的区别是，法语在句子结构上比英语有更多的变化——单词通常用被动语态来表达，或者用英语没有意义的顺序来表达(例如:哈利波特是我读过的最好的书)。
如果使用相同的系统来理解它们，这些差异可能会导致困难。Alexa使用自然语言理解(NLU)系统来理解用户请求背后的意图。考虑到这两种语言之间的根本差异，用于英语的NLU系统在理解法语中的人类意图时将会惨败。所以Alexa的科学家使用了两种不同的方法来克服这个困难。
一种方法是自动将命令从美式英语翻译过来，通过法语NLU系统运行它，然后将语句翻译回英语。然后，根据新的语义标签与原始语义标签的对齐程度，对翻译进行评分。糟糕的翻译将被丢弃，而准确的翻译将用于推动系统的改进。
Alexa法国地区经理尼古拉斯•梅纳德(Nicolas Maynard)表示:“我们知道，你不能简单地采用‘美国Alexa’，就指望这种体验能与法国客户产生共鸣。”“我们有不同的方式来问同样的问题，只是发音不同，这取决于你是否想要礼貌。Alexa需要理解两者。”
鉴于此，克服潜在NLU问题的第二种方法需要人性化。
法语版Alexa在亚马逊的履行中心和公司办公地点的员工中进行了测试。这些对话帮助Alexa了解不同地区法语口音的细微差别，常见的问题(例如，烹饪和足球出现得非常多)，以及设置计时器或闹钟等常见任务的表达方式。
Alexa在法国的迅速普及令人印象深刻，但还有很多工作要做，因为世界比一个国家或语言大得多。
比萨尼说:“教Alexa新语言还只是第一天。“我们现在正在解决的一个问题是让开发人员能够为Alexa开发新技能。以掌握法语技能的人为例。开发者如何能够通过一键点击，让全世界的人都能够以各种语言理解自己的技能?”
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