2016年01月18日(月)

Siriの精度は、Apache Mesosと人力の力

Appleは、2015年4月にMeososphereと共同で、Siriのバックエンドとして、オープソンソースのクラスタマネジャ「Apache Mesos」によって再構築し、Appleは、Mesos API用にPaaS風スケジュールフレームワーク「J.A.R.V.I.S」を開発し、それによってクラスタリングを構築していることを発表しています。

この時点でSiriによせられる質問は1日で数億にも及び、それらを200以上のバックエンドサービスが支えており、データは、HDFSのデプロイメント内にストアされるそうです。


この仕分け作業は、個人情報が無い音声データーを実際にサンプル抽出して聞き取り、人間が振り分ける事で精度を上げる努力が行われているようです。

キーワード検索同様に、国や地域、時間などによってSiriに寄せられる質問は異なるもの、統計学的に精査することで、絞り込は容易になってきているようです。

リアルタイムでは無いものの、上位にキーワードされる内容の場合、しばらくすると、それに対する返事が返ってくるようになる仕組みのようです。


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