Kolekce promluvy textu

Proč vaše konverzační umělá inteligence potřebuje dobrá data promluvy?

Přemýšleli jste někdy o tom, jak se chatboti a virtuální asistenti probudí, když řeknete „Hej Siri“ nebo „Alexa“? Je to kvůli shromažďování textových promluv nebo spouštěcích slov zabudovaných v softwaru, který aktivuje systém, jakmile uslyší naprogramované probuzení.

Celkový proces vytváření zvuků a dat promluvy však není tak jednoduchý. Je to proces, který musí být proveden správnou technikou, aby bylo dosaženo požadovaných výsledků. Proto bude tento blog sdílet cestu k vytváření dobrých výroků/spouštěcích slov, která bezproblémově fungují s vaší konverzační AI.

Co jsou promluvy?

Promluvy lze označit jako fráze nebo spouštěcí slova používaná k aktivaci uměle inteligentního modelu. Když váš model AI detekuje své probuzení, automaticky začne zaznamenávat další požadavek uživatele a odpoví vhodnou akcí nebo odpovědí.

Promluva používá koncept hlubokého učení k tomu, aby naučila software rozpoznávat slova probuzení. Jakmile probouzecí slovo aktivuje software, systém zahájí zachycení, dekódování a obsluhu požadavku. Když se systém nepoužívá, pasivně naslouchá spouštěcím slovům.

Aby váš software AI odvozoval přesné výsledky, je nezbytné zachytit nepřeberné množství různých výroků pro každý záměr. Pomáhá v lepším tréninku pro model AI.

[Přečtěte si také: Chtěli byste vědět, jak vám Siri a Alexa rozumí?]

Body k zapamatování při vytváření úložiště výroků

Nyní, když víme, že školení je pro modely umělé inteligence důležité, je další věcí, kterou je třeba vědět, jak poskytovat promluvy k modelům umělé inteligence. Obvykle se vytváří úložiště výroků pro trénování konverzačních AI.

Při budování úložišť výroků je však třeba pamatovat na různé věci. Následující věci je třeba zvážit:

Points to remember to collect good utterances

Záměr uživatele

Především při přípravě výroků pro váš model AI se ujistěte, že rozumíte záměru uživatele, pro který datové sady vyvíjíte. Musíte zjistit různé výroky, které mohou uživatelé zadávat při konverzaci s modelem AI.

Variace výroků

Variace jsou nezbytnou součástí tohoto procesu, protože čím více variant pro každý záměr, tím lepších výsledků dosáhnete. Ujistěte se tedy, že vytvoříte více variant uživatelských výroků. Můžete to udělat

  • Vytváření krátkých, středních a velkých vět pro stejné věty.
  • Změna slov a délky vět.
  • Použití jedinečných slov.
  • Pluralizace vět.
  • Míchání gramatiky.

Promluvy nejsou vždy dobře formovány

Většina lidí má ve zvyku používat ve svých rozhovorech roztříštěné věty. Při jednání s roboty chtějí mít stejné pohodlí. Proto byste do svých tréninkových dat neměli zahrnout pouze celé strukturované věty, ale také přidávat překlepy, překlepy a volně řečené věty.

Využijte podmínky a reference zástupce

Při vytváření projevů používejte standardní terminologii a odkazy, kterým většina lidí rozumí. Pamatujte, že nemusíte stavět skvělého robota, který používá sofistikovaný jazyk, který mohou získat pouze odborníci. Místo toho se zaměřte na formulaci výroků, které jsou velmi běžné a snadno srozumitelné všem.

Obměňujte fráze a terminologii

Častou chybou, kterou mnoho trenérů umělé inteligence často dělá, je, že používají různé věty, ale nemění v nich klíčová slova. Předpokládejme například, že vytvoříte výroky typu „Ve které místnosti je televize?“, „Kde je televize?“, „kde najdu televizi?“.

Věty se mohou ve všech těchto promluvách měnit, ale kořen slova „televize“ zůstává stejný. Musíte se tedy ujistit, že používáte varianty pro vše, co zadáte. Místo televize tedy můžete ke slovu použít synonyma.

Příklad výroků pro každý záměr

Vzorové výroky jsou přiřazeny pro každý záměr, který jste naplánovali. Většina školicích platforem AI doporučuje přidat alespoň 10–15 výroků na každý záměr. Naštěstí vám většina vývojových prostředí umožňuje přidávat výroky, vytvářet a testovat model a znovu se k vašim výrokům vrátit.

Nejlepším postupem pro správnou extrakci entit a správnou predikci záměru je tedy nejprve přidat několik výroků, otestovat je a poté přidat další vstupy.

Testování a revize v reálných scénářích

Testování, model umělé inteligence je zásadní pro to, aby byl dokonalý. Nejlepší je však model otestovat na různých skupinách lidí, kteří o projektu příliš nevědí.

Odhalí zranitelnosti, které váš tým obvykle nezjistí, protože váš tým má společné chápání modelu umělé inteligence, který navrhujete.

Kromě toho máme také průběžnou kontrolu uživatelských výroků. Předvede výkon modelů umělé inteligence a budete moci model aktualizovat pomocí lepších reforem a dat.

Proč investovat do čističky vzduchu?

K úspěchu vaší konverzační umělé inteligence nakonec přispívá několik faktorů. Proto je nejlepší nechat si model vyškolit od profesionální služby, která rozumí složitosti projektu. Bude to vaše nejlepší příležitost vycvičit váš model k dokonalosti. Můžeš kontaktujte náš tým Shaip prodiskutovat vaše požadavky a dozvědět se o našem procesu.

[Přečtěte si také: Kompletní průvodce konverzační umělou inteligencí]

Sociální sdílení