类似苹果 Siri 等私人助理可以通过自然语言命令来完成任务。但是，它们的基础组件通常依赖于监督的机器学习算法，而这些算法需要大量的手工注释训练数据。为了减少收集数据的时间和精力，苹果的研究人员开发了一个框架，该框架利用用户参与信号自动创建数据增强标签。据研究报告显示，当使用诸如多任务学习和外部知识库验证之类的策略进行合并时，带注释的数据将大大提高生产深度学习系统的准确性。（Venture Beat）
类似苹果 Siri 等私人助理可以通过自然语言命令来完成任务。但是，它们的基础组件通常依赖于监督的机器学习算法，而这些算法需要大量的手工注释训练数据。为了减少收集数据的时间和精力，苹果的研究人员开发了一个框架，该框架利用用户参与信号自动创建数据增强标签。据研究报告显示，当使用诸如多任务学习和外部知识库验证之类的策略进行合并时，带注释的数据将大大提高生产深度学习系统的准确性。（Venture Beat）
