음성 비서에게 작은 지역 레스토랑으로 길을 안내해 달라고 요청하면 ASR가 어디에서 분리되는지 빠르게 찾을 수 있습니다. 즉, LM 훈련 코퍼스에는 한 번도 표시되지 않은 롱테일 POI 이름입니다. Meituan의 이 논문은 인식기를 사용자의 실제 위치 근처에 있는 POI 쪽으로 편향시키는 지리적 모델을 사용하여 문제를 정면으로 다루고 있으며, GPS를 사후 순위 재지정 힌트 대신 일급 상황별 신호로 취급합니다.

이 디자인은 위치 인식 언어 모델과 지역 사전 확률을 기반으로 후보 POI 이름에 동적으로 가중치를 부여하는 후보 목록 메커니즘을 결합합니다. 실제 차량 내 및 모바일 쿼리에서 이 접근 방식은 일반 도메인 정확도를 손상시키지 않으면서 강력한 플랫 LM 기준에 비해 POI 오류율을 크게 줄입니다. 이 연습에서는 지리적 사전 예측 방법, 디코딩에 융합되는 방법, 프로덕션 탐색 앱에서 이를 전달하는 데 따른 엔지니어링 장단점을 다룹니다. 지도, 배달, 차량 호출을 위한 음성 인터페이스를 구축한다면 이 책을 활용해 보세요.