音乐垂域的自然语言理解技术在小爱语音交互中的应用

该文档是关于音乐垂域的自然语言理解在小米智能云-小爱平台的应用介绍，由秦斌于2018年7月14日分享。主要内容涉及音乐领域的语音交互平台，包括音乐的理解、意图抽取、知识库、字段抽取、路径选择与打分以及线上用户反馈。主要探讨了音乐推荐、搜索、纠错、上下文继承、用户情感分析、播放模式识别和收听历史等音乐垂域的功能实现和挑战。 1. **背景**： 音乐垂域的自然语言理解是智能助手如小爱在处理音乐相关请求时的关键技术，它涉及到对用户语音指令的理解，以便准确执行音乐播放、推荐、搜索等操作。 2. **功能介绍**： - **音乐推荐**：包括用户个性化推荐，如播放流行歌曲、特定曲风的歌曲，以及适合特定场景的音乐。 - **音乐搜索**：通过识别“歌手/歌名/专辑/标签”四个字段，实现对歌曲的精确查找，并处理同音词、补全和乱序的纠错问题。 - **上下文继承与信息补全**：在对话中，系统能理解并利用上一次的查询信息，如用户提到刘德华后，再提“他的笨小孩”，系统能正确理解并播放。 - **用户情感分析**：能识别用户的否定意图，如用户不想听特定歌手的歌曲。 - **播放模式识别**：识别用户的播放需求，如顺序播放、随机播放或单曲循环。 - **歌词内容识别**：通过歌词内容找到相应的歌曲，例如“海草海草”对应“海草舞”。 - **收听历史**：用户可以询问之前听过的歌曲，平台需要记录和检索用户的听歌历史。 3. **问题挑战**： - **输入文本多样性**：用户输入可能为半结构化文本，不完全遵循自然语言规则，且长度和形式各异。 - **实体名复杂性**：歌手、歌曲等实体名称可能存在多种表达方式，增加了识别难度。 - **字段抽取**：从用户指令中准确抽取出“歌手/歌名/专辑/标签”等关键信息是一项挑战。 - **消歧与纠错**：需要解决同音词、拼写错误或词汇顺序混乱的问题。 以上内容揭示了音乐垂域自然语言理解在实际应用中的复杂性和技术深度，展示了如何通过智能算法和模型提升用户体验，同时也提出了需要解决的实际问题，这对于理解和改进智能助手的音乐服务具有重要参考价值。