SIGIRApr, 2023
虚拟助手中口语信息查询的建模：开放问题、挑战和机遇
Modeling Spoken Information Queries for Virtual Assistants: Open Problems, Challenges and Opportunities
Christophe Van Gysel
TL;DR讨论语音交互虚拟助手中的建模问题与挑战，提出了信息检索方法和研究可以应用于提高虚拟助手语音识别质量的机会，并简要概述了语音识别中当前的问题和挑战。
Abstract
virtual assistants are becoming increasingly important speech-driven
Information Retrieval platforms that assist users with various tasks.
We discuss open problems and challenges with respect to modeling spoken
information queries for →
virtual assistantsspeech-driven information retrievalquery domain classificationknowledge graphsspeech recognition
发现论文，激发创造
预测实体热度以改善虚拟助手的语音实体识别
本文提出了一种基于历史用户交互的实体流行度预测方法，将其整合到虚拟助手的语音识别组件中，从而有效提高其在发现未知实体方面的识别准确率。实验证明，该方法在不影响整体识别质量的前提下，在发现新实体名称时可以相对减少 20% 的错误率。
May, 2020
虚拟助手语音实体知识查询的服务器端重评分
通过在服务器端对口语信息领域查询使用各种类型的语言模型（N-gram 词语模型、子词神经模型）进行重计算，结合在设备上和服务器端的信号，通过整合各种服务器端语言模型相比仅在设备上执行 ASR，证明了在各种实体中心查询子群体中提高了 23%-35% 的字词错误率（WER）。此外，通过多个从头开始训练的服务器端语言模型的模型融合最有效地结合了每个模型的互补优势，并将领域特定数据所学到的知识集成到 VA ASR 系统中。
Nov, 2023
基于任务导向和非任务导向的口语对话系统结合的智能助理对话检测
研究智能助手是否可以匹配用户的聊天意图，构建了新的数据集以及使用推特和 Web 搜索查询来处理无特定领域的用户发言，实验结果表明，使用 tweets 和 Web 搜索查询可以进一步提高智能助手的 F1 分数。
May, 2017
语音助手应用程序中的安全问题和隐私问题：一项调查
本文对现有研究进行了综述，总结并评估在网络安全和声音领域顶级会议发表的论文中，对语音助手应用程序的五种安全攻击和三种隐私威胁进行了分类。
Apr, 2023
交互式人工智能助手系统中的用户建模挑战
交互式人工智能辅助系统旨在提供及时指导，帮助人类用户完成各种任务。本研究分析了用户在任务执行过程中的心理状态，并研究了大型语言模型在解析用户个人资料以实现个性化用户指导方面的能力和挑战。
Mar, 2024
使用产品元数据为对话式购物助手提供问题建议
通过使用大型语言模型（LLMs），我们提出了一个框架，可以自动生成与产品有关的上下文、有用、可回答、流畅且多样化的问题，并建议这些问题给客户作为帮助和提示，从而实现更顺畅、更快速、减少对话开销和摩擦的购物体验。
May, 2024