Förbättring av användaruttryck: ML-driven dialektal klistermärkestangentbord på Hike

Som ledare för maskininlärningsteamet på Hike Limited ledde jag utvecklingen av ett innovativt, AI-drivet dialektalt klistermärkestangentbord. Detta projekt syftade till att revolutionera användaruttryck genom att intelligent föreslå klistermärken baserat på flerspråkiga inmatningar, inklusive Hinglish, Tamil English och olika andra språkkombinationer.

Projektöversikt #

Vårt mål var att skapa ett smart klistermärkesförslag-system som kunde förstå och svara på olika språkliga inmatningar, samtidigt som det personaliserade förslag baserat på individuella användarpreferenser och interaktioner.

Teknisk approach #

Kärnteknik #

• Python för backend-utveckling och modellträning
• TensorFlow och TensorFlow Lite för modellutveckling och inferens på enheten
• Tekniker för naturlig språkbehandling (NLP) för språkförståelse
• BigQuery för datalagring och analys
• Airflow för arbetsflödesorchestrering

Nyckelfunktioner #

1. Flerspråkig inmatningsbehandling: Utvecklade NLP-modeller kapabla att förstå och tolka blandspråkiga inmatningar.

2. Kontextuellt klistermärkesförslag: Skapade en AI-modell för att föreslå relevanta klistermärken baserat på inmatad text och kontext.

3. Personalisering på enheten: Implementerade TensorFlow Lite-modeller för inlärning och personalisering på enheten.

4. Federerad inlärning: Utvecklade ett system för att uppdatera globala modeller samtidigt som användarnas integritet bevarades.

Implementeringsutmaningar och lösningar #

1. Utmaning: Hantera olika språkkombinationer korrekt. Lösning: Tränade modeller på en stor korpus av flerspråkig data och implementerade avancerade tokeniseringstekniker.

2. Utmaning: Säkerställa realtidsprestanda på mobila enheter. Lösning: Optimerade modeller för mobil användning med TensorFlow Lite och implementerade effektiva cachningsmekanismer.

3. Utmaning: Balansera personalisering med användarintegritet. Lösning: Implementerade federerade inlärningstekniker, vilket möjliggjorde modellförbättringar utan centraliserad datainsamling.

Utvecklingsprocess #

1. Datainsamling och analys: Samlade in och analyserade användarinteraktionsdata med BigQuery för att förstå mönster i klistermärkesanvändning.

2. Modellutveckling: Utvecklade och förfinade iterativt NLP- och rekommendationsmodeller med TensorFlow.

3. Implementering på enheten: Optimerade modeller för mobila enheter med TensorFlow Lite.

4. Uppsättning av federerad inlärning: Designade och implementerade ett federerat inlärningssystem för integritetsskyddande modelluppdateringar.

5. Testning och förfining: Genomförde omfattande A/B-testning för att optimera modellprestanda och användarnas tillfredsställelse.

Resultat och påverkan #

• Uppnådde en 40% ökning av klistermärkesanvändning över hela plattformen.
• Förbättrade relevansen i klistermärkesförslag med 60% jämfört med det tidigare systemet.
• Hanterade framgångsrikt inmatningar i över 10 olika språkkombinationer.
• Bevarade användarnas integritet samtidigt som kontinuerliga modellförbättringar uppnåddes genom federerad inlärning.

Slutsats #

Det ML-drivna dialektala klistermärkestangentbordsprojektet på Hike exemplifierar potentialen hos AI för att förbättra användaruttryck och engagemang. Genom att framgångsrikt integrera avancerade NLP-tekniker, inlärning på enheten och federerad inlärning skapade vi ett system som inte bara förstår olika språkliga inmatningar utan också personaliserar upplevelsen för varje användare.

Detta projekt visar styrkan i att kombinera toppmoderna ML-teknologier med en djup förståelse för användarbehov och integritetsfrågor. När vi fortsätter att förfina och utöka denna funktion förblir den en hörnsten i Hikes engagemang för att tillhandahålla innovativa, användarcentrerade kommunikationsverktyg.