Resumen

Los programas existentes dentro de la máquina asistente de voz provocan interacción humano-máquina en respuesta a una solicitud de un usuario. Sin embargo, el problema crucial es que la máquina a menudo no puede dar una respuesta adecuada al usuario o no puede ejecutar eficientemente los programas existentes. Por lo tanto, este estudio propone un nuevo método de transformación para reemplazar los programas existentes (llamados programas de muestra en este documento) dentro de la máquina con programas recién generados a través del modelo de transformación de código GPT-2 que puede resolver razonablemente el problema mencionado anteriormente. En esencia, este documento introduce una estimación teórica en estadísticas para inferir al menos un número de programas generados según sea necesario para garantizar que se pueda encontrar el mejor entre ellos. Además, el enfoque propuesto no solo imita un sistema de asistente de voz filtrando palabras clave redundantes o agregando nuevas palabras clave para completar la recuperación de palabras clave en la base de datos semántica, sino que también verifica la similitud de código y la conformidad de las salidas ejecutivas entre los programas de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Programas existentes; Máquina asistente de voz; Método de transformación; Modelo de transformación de código GPT-2; Programas generados; Programas de muestra.
• Keywords:Existing programs; Voice assistant machine; Transform method; Code transform model GPT-2; Generated programs; Sample programs.