北京时间8月10日上午消息，苹果在该公司的《机器学习期刊》上发表了一篇论文，详细阐述了如何提升Siri识别企业和餐厅等本地兴趣点名称的方法。
简单来说，苹果表示公司开发了一种定制语言模型，融合了用户所在地的知识，也就是所谓的Geo-LM，借此提升Siri的语音识别能力。这些模型让Siri可以更好地评估用户的发音内容。
苹果表示，该公司针对美国的169个联合统计区逐一设置了Geo-LM，这些统计区是由美国人口统计局设置的，共计涵盖该国80%的人口。苹果还构建了一个单独的全球Geo-LM，以覆盖没有联合统计区覆盖的所有区域。
当用户向Siri询问问题时，该系统就会根据用户当前所在地区为其定制数据库。如果用户处在联合统计区之外，或者如果Siri无法获取当地的数据，系统就会默认为全球Geo-LM。
苹果的论文技术性很强，而且非常详尽，希望这种方式真的能帮助Siri更好地理解不同地方的兴趣点名称，甚至可以根据用户所在地更好地区分艾奥瓦州和堪萨斯州的Tom's Restaurant。
苹果在波士顿、芝加哥、洛杉矶、明尼阿波利斯、纽约、费城、西雅图和旧金山等8大城市进行测试后发现，这种定制语言模型可以将错误率降低41.9%至48.4%之间，但并不包括沃尔玛这种全国性连锁超市。
市场研究公司Loup Ventures的最新报告显示，Siri的整体准确率仍然落后于Google Assistant，但这些新的改进或许可以帮助Siri在遇到令人费解的地名时提供更好的答案。
