Un sistema de búsqueda de películas conversacional basado en campos aleatorios condicionales

Las empresas de streaming en línea como Netflix se han vuelto dominantes en el sector de distribución de medios. Sin embargo, estos servicios de entrega de medios a menudo soportan una búsqueda muy rudimentaria, especialmente para consultas en lenguaje natural. Para proporcionar una interfaz de búsqueda más natural, hemos desarrollado un sistema de búsqueda de películas conversacional, que analiza la hipótesis de reconocimiento de una consulta hablada en clases semánticas utilizando campos aleatorios condicionales (CRFs), y luego busca en una base de datos indexada con la semántica identificada. Se emplea modelado de temas en contenido generado por usuarios (por ejemplo, reseñas de películas) para la expansión de consultas. Se admiten trece esquemas de búsqueda (como búsqueda por género, trama, personaje y banda sonora). Se utilizó una plataforma de crowdsourcing para recopilar automáticamente datos anotados a gran escala para el entrenamiento incremental de CRF. Términos del índice: campos aleatorios condicionales, sistema de diálogo hablado 1.