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這裏，尤其是在對於一些產生歧義的詞多注意，要聯係所在語境以及說話者的語氣來綜合性判斷。
還有讓張老師他們加快進度，隻有他們那完成了我們才能進行下一步測試工作。
吳浩邊吃著已經有些發涼了的午餐，邊衝著鄒小東和其他幾個技術人員吩咐道。
他話中的張老師他們，實際上是他們聘請的一些語言文學方麵的老師和專家所組成的一個語言文學解析項目組。
這個項目組十分龐大，總共有近百位在漢語言文學文化方麵比較專業的老師和專家以及年輕專業人才所組成。
當然了，這是一個比較鬆散的項目組，所有的成員都是臨時聘請過來的。他們本身有自己的工作，大部分都是各個學校的老師或者文化研究人員，這隻不過是他們的兼職。
吳浩自然也希望能擁有這樣的一隻專門研究這方麵的團隊，但以他們目前的條件有些負擔不起。而且這些好的語言文學文化專家教授之類的人家本身有自己的正式工作，吳浩很難撬動。
所以才會使用這樣一種方式，將這些人聚集起來，來進行語言對話以及詞匯理解標注方麵的工作。
說白了，其實就是來研究對話語言的。用戶說出來的內容，智能語音助手要聽得懂，並作出相關的回答。
正常的對話當然沒問題，但如果涉及一些較生的詞匯或者日常俗語，就不一定能聽懂了。
這支團隊的作用就是針對這些大量的生詞和日常俗語進行標注，並作出相應準確的理解，從而換成智能語音助手能夠聽得懂的信息。
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而且程序不僅僅要聽到用戶口語化的內容，還要以口語化或者說回答的更加自然。程序本身沒有獨立意識，它所表現的如何聰明擬人還是技術人員定義賦予它的。
這項工作難度不算太大，但工作量卻十分巨大。要知道一個區域可能有一個區域的日常俗語，還得考慮到口音的影響，這無疑增加了工作強度。
以他們現在的能力，也隻能做普通話方麵，至於方言領域短時間是不會去觸碰的，除非真的有這方麵的需求或者項目。
如果單純隻是這方麵的工作內容，吳浩肯定沒法吸引這麽多專家教授為他工作。更何況這可都是正經的文人，傲氣和清高深入骨髓，用錢很難打動他們。
因此他就用了人工智能的名頭做幌子，來吸引這些人的興趣。
果不其然，這些人對於吳浩口中的人工智能十分感興趣。在大家的印象裏麵，這好像是屬於工科的範疇，與他們文學方麵沒太大的關係。
而現在吳浩卻找到了他們，並讓他們負責這其中最核心的語音交互方麵，著實是撓到了這些人的癢處。
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