Nâng cao Biểu đạt của Người dùng: Bàn phím Sticker Bản ngữ Được Hỗ trợ bởi ML tại Hike

Mục lục

Với vai trò là trưởng nhóm Học Máy tại Hike Limited, tôi đã dẫn đầu việc phát triển một bàn phím sticker bản ngữ sáng tạo, được hỗ trợ bởi AI. Dự án này nhằm mục đích cách mạng hóa biểu đạt của người dùng bằng cách thông minh đề xuất sticker dựa trên đầu vào đa ngôn ngữ, bao gồm Hinglish, Tamil English, và nhiều kết hợp ngôn ngữ khác.

Tổng quan Dự án #

Mục tiêu của chúng tôi là tạo ra một hệ thống đề xuất sticker thông minh có thể hiểu và phản hồi các đầu vào ngôn ngữ đa dạng, đồng thời cá nhân hóa đề xuất dựa trên sở thích và tương tác của từng người dùng.

Phương pháp Kỹ thuật #

Công nghệ Cốt lõi #

Python cho phát triển backend và huấn luyện mô hình
TensorFlow và TensorFlow Lite cho phát triển mô hình và suy luận trên thiết bị
Kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) để hiểu ngôn ngữ
BigQuery cho lưu trữ và phân tích dữ liệu
Airflow cho điều phối quy trình làm việc

Tính năng Chính #

Xử lý Đầu vào Đa ngôn ngữ: Phát triển các mô hình NLP có khả năng hiểu và diễn giải đầu vào ngôn ngữ hỗn hợp.
Đề xuất Sticker theo Ngữ cảnh: Tạo ra một mô hình AI để đề xuất sticker phù hợp dựa trên văn bản đầu vào và ngữ cảnh.
Cá nhân hóa trên Thiết bị: Triển khai các mô hình TensorFlow Lite để học tập và cá nhân hóa trên thiết bị.
Học Liên kết: Phát triển một hệ thống cập nhật mô hình toàn cục trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư của người dùng.

Thách thức Triển khai và Giải pháp #

Thách thức: Xử lý chính xác các kết hợp ngôn ngữ đa dạng. Giải pháp: Huấn luyện mô hình trên một kho ngữ liệu đa ngôn ngữ lớn và triển khai các kỹ thuật tokenization tiên tiến.
Thách thức: Đảm bảo hiệu suất thời gian thực trên thiết bị di động. Giải pháp: Tối ưu hóa mô hình cho thiết bị di động bằng TensorFlow Lite và triển khai cơ chế bộ nhớ đệm hiệu quả.
Thách thức: Cân bằng giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư của người dùng. Giải pháp: Triển khai các kỹ thuật học liên kết, cho phép cải thiện mô hình mà không cần thu thập dữ liệu tập trung.

Quy trình Phát triển #

Thu thập và Phân tích Dữ liệu: Thu thập và phân tích dữ liệu tương tác của người dùng bằng BigQuery để hiểu mô hình sử dụng sticker.
Phát triển Mô hình: Phát triển và tinh chỉnh lặp đi lặp lại các mô hình NLP và đề xuất bằng TensorFlow.
Triển khai trên Thiết bị: Tối ưu hóa mô hình cho thiết bị di động bằng TensorFlow Lite.
Thiết lập Học Liên kết: Thiết kế và triển khai hệ thống học liên kết để cập nhật mô hình bảo vệ quyền riêng tư.
Kiểm thử và Tinh chỉnh: Tiến hành kiểm thử A/B mở rộng để tối ưu hóa hiệu suất mô hình và sự hài lòng của người dùng.

Kết quả và Tác động #

Đạt được mức tăng 40% trong việc sử dụng sticker trên toàn bộ nền tảng.
Cải thiện độ phù hợp của đề xuất sticker lên 60% so với hệ thống trước đó.
Xử lý thành công đầu vào trong hơn 10 kết hợp ngôn ngữ khác nhau.
Duy trì quyền riêng tư của người dùng trong khi đạt được cải tiến mô hình liên tục thông qua học liên kết.

Kết luận #

Dự án bàn phím sticker bản ngữ được hỗ trợ bởi ML tại Hike minh họa tiềm năng của AI trong việc nâng cao biểu đạt và tương tác của người dùng. Bằng cách tích hợp thành công các kỹ thuật NLP tiên tiến, học tập trên thiết bị và học liên kết, chúng tôi đã tạo ra một hệ thống không chỉ hiểu được đầu vào ngôn ngữ đa dạng mà còn cá nhân hóa trải nghiệm cho từng người dùng.

Dự án này thể hiện sức mạnh của việc kết hợp công nghệ ML tiên tiến với sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu của người dùng và các vấn đề về quyền riêng tư. Khi chúng tôi tiếp tục tinh chỉnh và mở rộng tính năng này, nó vẫn là nền tảng cho cam kết của Hike trong việc cung cấp các công cụ giao tiếp sáng tạo, lấy người dùng làm trung tâm.