Bộ sưu tập văn bản Utterance

Tại sao AI hội thoại của bạn cần dữ liệu tốt?

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào chatbot và trợ lý ảo thức dậy khi bạn nói, 'Hey Siri' hoặc 'Alexa'? Đó là do bộ sưu tập cách phát âm văn bản hoặc kích hoạt các từ được nhúng trong phần mềm sẽ kích hoạt hệ thống ngay khi nghe thấy từ đánh thức được lập trình.

Tuy nhiên, quá trình tổng thể để tạo ra dữ liệu âm thanh và lời nói không đơn giản như vậy. Đó là một quá trình phải được thực hiện đúng kỹ thuật thì mới có được kết quả như mong muốn. Do đó, blog này sẽ chia sẻ lộ trình để tạo ra những câu nói / từ kích hoạt hay hoạt động liền mạch với AI đàm thoại của bạn.

Utterance là gì?

Các lỗi sai lệch có thể được coi là các cụm từ hoặc các từ kích hoạt được sử dụng để kích hoạt một mô hình thông minh nhân tạo. Khi mô hình AI của bạn phát hiện ra từ đánh thức của nó, nó sẽ tự động bắt đầu ghi lại yêu cầu tiếp theo của người dùng và trả lời bằng một hành động hoặc câu trả lời phù hợp.

Utterance sử dụng khái niệm học sâu để dạy phần mềm cách nhận dạng các từ đánh thức. Sau khi đánh thức kích hoạt phần mềm, hệ thống sẽ bắt đầu thu thập, giải mã và xử lý yêu cầu. Khi không sử dụng, hệ thống sẽ tiếp tục lắng nghe các từ kích hoạt một cách thụ động.

Để phần mềm AI của bạn thu được kết quả chính xác, việc nắm bắt rất nhiều cách nói khác nhau cho mọi ý định là điều cần thiết. Nó giúp đào tạo tốt hơn cho mô hình AI.

Bạn có muốn biết Siri và Alexa hiểu bạn như thế nào không?

Đọc Blog của chúng tôi để tìm hiểu!

Những điểm cần nhớ khi tạo một kho lưu trữ các hình ảnh sai lệch

Bây giờ chúng ta biết rằng đào tạo là quan trọng đối với các mô hình AI, điều tiếp theo cần biết là làm thế nào để cung cấp các phát biểu cho các mô hình AI. Thông thường, một kho lưu trữ các câu nói được tạo ra để đào tạo các AI đàm thoại.

Tuy nhiên, có nhiều điều cần nhớ trong khi xây dựng kho lưu trữ các phát biểu. Sau đây là những điều cần xem xét:

Những điểm cần nhớ để thu thập những lần xuất hiện tốt

Ý định của người dùng

Trước hết, trong khi chuẩn bị lời nói cho mô hình AI của bạn, hãy đảm bảo bạn hiểu ý định của người dùng mà bạn đang phát triển bộ dữ liệu. Bạn cần tìm ra các cách nói khác nhau mà người dùng có thể nhập khi trò chuyện với mô hình AI.

Biến thể của Utterance

Các biến thể là một phần thiết yếu của quá trình này, vì càng nhiều biến thể cho mỗi ý định, bạn sẽ đạt được kết quả tốt hơn. Vì vậy, hãy đảm bảo tạo nhiều biến thể của cách nói của người dùng. Bạn có thể làm điều đó bằng cách

  • Tạo các câu ngắn, trung bình và lớn cho các câu giống nhau.
  • Thay đổi từ và độ dài của câu.
  • Sử dụng từ độc đáo.
  • Đa nghĩa hóa các câu.
  • Trộn lẫn ngữ pháp.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI hội thoại của bạn ngay hôm nay.

Không phải lúc nào cũng được hình thành tốt

Hầu hết mọi người có thói quen sử dụng các câu rời rạc trong các cuộc trò chuyện của họ. Khi giao dịch với robot, họ mong muốn có được sự tiện lợi tương tự. Đó là lý do tại sao bạn không chỉ nên bao gồm các câu có cấu trúc đầy đủ mà còn thêm các lỗi chính tả, lỗi chính tả và các câu nói lỏng lẻo trong dữ liệu đào tạo của mình.

Đòn bẩy các Điều khoản và Tham chiếu của Đại diện

Khi tạo lời phát biểu, hãy sử dụng thuật ngữ chuẩn và tài liệu tham khảo mà hầu hết mọi người đều hiểu. Hãy nhớ rằng, bạn không cần phải chế tạo một robot tuyệt vời sử dụng ngôn ngữ phức tạp mà chỉ các chuyên gia mới có được. Thay vào đó, hãy tập trung vào việc hình thành những câu nói phổ biến và dễ hiểu đối với mọi người.

Các cụm từ và thuật ngữ thay đổi

Một sai lầm phổ biến mà nhiều nhà đào tạo AI thường mắc phải là họ sử dụng nhiều loại câu nhưng không thay đổi từ khóa trong đó. Ví dụ: giả sử bạn tạo ra những câu nói như “Ti vi ở phòng nào?”, “Ti vi được đặt ở đâu?”, “Tôi sẽ tìm thấy ti vi ở đâu?”.

Các câu có thể thay đổi trong tất cả các cách phát âm này, nhưng từ gốc 'truyền hình' vẫn giữ nguyên. Vì vậy, bạn cần đảm bảo rằng bạn sử dụng các biến thể cho mọi thứ bạn nhập. Vì vậy, thay vì truyền hình, bạn có thể sử dụng các từ đồng nghĩa với từ này.

Ví dụ về sai sót cho mỗi ý định

Các câu nói ví dụ được chỉ định cho từng ý định mà bạn đã lên kế hoạch. Hầu hết các nền tảng đào tạo AI đều đề xuất thêm ít nhất 10-15 câu nói cho mỗi ý định. May mắn thay, hầu hết các môi trường phát triển đều cho phép bạn thêm các câu nói, tạo và kiểm tra mô hình cũng như xem lại các câu nói của mình.

Vì vậy, phương pháp hay nhất để trích xuất thực thể phù hợp và dự đoán mục đích chính xác trước tiên là thêm một vài cách phát biểu, kiểm tra chúng và sau đó thêm các đầu vào khác.

Kiểm tra & xem xét trong các tình huống thực tế

Thử nghiệm, mô hình AI là yếu tố quan trọng để nó trở nên hoàn hảo. Tuy nhiên, tốt nhất là nên thử nghiệm mô hình với các nhóm người khác nhau, những người không biết nhiều về dự án.

Nó sẽ đưa ra các lỗ hổng thường không được nhóm của bạn phát hiện, vì nhóm của bạn có hiểu biết chung về mô hình AI mà bạn đang thiết kế.

Ngoài ra, chúng tôi cũng liên tục xem xét các phát biểu của người dùng. Nó sẽ giới thiệu hiệu suất của các mô hình AI và bạn sẽ có thể cập nhật mô hình với những cải cách và dữ liệu tốt hơn.

Kết luận

Cuối cùng, một số yếu tố góp phần vào sự thành công của AI đàm thoại của bạn. Vì vậy, tốt nhất là bạn nên đào tạo người mẫu từ một dịch vụ chuyên nghiệp, hiểu rõ những điều phức tạp của dự án. Đó sẽ là cảnh quay tốt nhất của bạn để đào tạo người mẫu của bạn hoàn thiện. Bạn có thể liên hệ với nhóm Shaip của chúng tôi để thảo luận về các yêu cầu của bạn và tìm hiểu về quy trình của chúng tôi.

Xã hội Chia sẻ