ผู้ช่วยเสียง Alexa จาก Amazon พบกับความท้าทายครั้งใหญ่ ไม่ใช่แค่การรองรับหลายภาษา แต่ยังต้องรองรับภาษาเดียวกันที่มาจากต่างภูมิภาคต่างท้องถิ่นด้วย ซึ่งต้องใช้ทั้งเวลาและทรัพยากรมหาศาลในการฝึกระบบให้รับมือได้กับภาษาในทุกรูปแบบ แต่วิธีการใหม่ที่ใช้ระบบเรียนรู้ฝึกการรู้จำเสียงที่พัฒนาโดยทีม AI ของ Alexa อาจจะลดงานการสร้างโมเดลรองรับสำหรับภาษาต่างภูมิภาคได้
ในงานวิจัยที่นำเสนอต่อสมาคมภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์แห่งอเมริกาเหนือ (the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics) นั้น Yong-Bum Kim ผู้จัดการวิทยาศาสตร์ประยุกต์อาวุโสของ Amazon Alexa AI และทีมงานได้ออกระบบใหม่ที่แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาด้านความแม่นยำในภาษาอังกฤษทั้งสี่สำเนียงที่ใช้ในการทดลอง ได้แก่ สำเนียงอเมริกัน (18%) สำเนียงอังกฤษบริติช (43%) สำเนียงอินเดีย (115%) และสำเนียงแคนาดา (57%)
ทีมวิจัยใช้วิธีการที่ให้อัลกอริธึมให้น้ำหนักมุ่งเป้าไปที่โมเดลที่ระบุท้องถิ่นเฉพาะเจาะจงเมื่อระบบรู้ล่วงหน้าว่าคำตอบต่อคำสั่งที่ได้รับจากผู้ใช้ในท้องที่นั้นเป็นแบบเฉพาะภูมิภาค (เช่น เมื่อให้ Alexa แนะนำร้านอาหารละแวกนั้น) และเมื่อเทียบกับผลลัพธ์ที่คล้ายกันโดยไม่คำนึงถึงว่าคำขอนั้นใช้งานที่ใด
หลังจากนั้น ทีม Alexa ผนวกรวมโมเดลแบบเฉพาะท้องถิ่นมารวมเป็นหนึ่งและเพิ่มโมเดลที่ไม่ขึ้นกับสถานที่เข้าไปสำหรับภาษานั้นๆ และพบว่ามีอัตราการพัฒนาที่ดีขึ้นดังที่ได้แสดงไว้
โดยพื้นฐานแล้ว นี่หมายความว่า ทีมวิจัยสามารถลดงานลงได้โดยการใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลทั่วไปและมุ่งเป้าไปที่การเพิ่มข้อมูลความแตกต่างที่ต่างออกไปขึ้นอยู่กับประเภทของคำตอบที่ Alexa ต้องรับมือในแต่ละท้องถิ่น ซึ่งน่าจะช่วยให้ Alexa ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และมีความยืดหยุ่นทางภาษาในเวลาต่อมา