由于采用了新开发的人工智能培训方法，亚马逊的Alexa助手有望在语音识别方面明显优于竞争对手。Alexa Speech小组的语音科学家Ankur Gandhe描述了一种人工智能系统，可以将识别准确率提升15％。
正如Gandhe解释的那样，适应会话环境的自然语言处理（NLP）模型——即可以区分“红袜队”和“红酱”，并且通过扩展，可以认识到前者指的是棒球队而后者指的调料——往往比概括性的系统做得更好。但是在每次引入新功能时，它们都需要重新进行训练，这需要大量的数据，更不用说训练时间了。
人工智能研究人员经常从模板中生成句子的随机样本以执行AI训练，但Gandhe和团队提出了一种分析语法规则的数学表示的算法。他们还列出了一种技术，将新生成的语句与训练NLP模型和现有的系统集成，这种技术不会对现有系统的性能造成负面影响。
该团队认为，在能够使用更大的数据集之前，他们的方法可以在引入Alexa功能的当天就提高语音识别的正确率。“从直觉上看，语法越复杂，制作精确语言模型所需的训练数据就越多，数据采样方法就越不可靠，”Gandhe写道。“因此，我们怀疑我们的方法将在更具挑战性的任务中获得更大的成就。”
