Проблемы разговорного ИИ

Как смягчить общие проблемы с данными в диалоговом ИИ

Мы все взаимодействовали с приложениями разговорного ИИ, такими как Alexa, Siri и Google Home. Эти приложения сделали нашу повседневную жизнь намного проще и лучше.

Разговорный ИИ обеспечивает будущее современных технологий и способствует расширению связи между людьми и машинами. При разработке удобного помощника по чату, который работает эффективно и точно, вы также должны знать о многих проблемах разработки, с которыми вы можете столкнуться.

Здесь мы поговорим о:

  • Различные общие проблемы с данными
  • Как они влияют на потребителей?
  • Лучшие способы преодолеть эти трудности и многое другое.

Общие проблемы с данными в диалоговом ИИ

Разговорные вызовы данных ИИ

Основываясь на нашем опыте работы с ведущими клиентами и сложными проектами, мы составили для вас список наиболее распространенных проблем с данными разговорного ИИ.

  1. Разнообразие языков

    Создание диалогового чат-помощника на основе искусственного интеллекта, который может обслуживать разнообразие языков, является серьезной проблемой.

    Есть около 1.35 миллиарда человек которые говорят на английском как на втором языке или как на родном языке. Это означает, что менее 20% населения мира говорит по-английски, в то время как остальная часть населения разговаривает на других языках, кроме английского. Итак, если вы создаете помощника для разговорного чата, вам также следует учитывать разнообразие языковых факторов.

  2. Языковой динамизм

    Любой язык динамичен, и уловить его динамизм и обучить алгоритм машинного обучения на основе ИИ непросто. Диалекты, произношение, сленг и нюансы может повлиять на мастерство модели ИИ.

    Однако самой большой проблемой для приложения на основе ИИ является точное определение человеческого фактора в языковом вводе. Люди привносят чувства и эмоции в бой, что затрудняет понимание и реакцию инструмента ИИ.

  3. Фоновый шум

    Фоновый шум может быть в одновременных разговорах или других перекрывающихся звуках.

    Очистите вашу аудиоколлекцию от мешающих фоновых шумов, таких как дверные звонки, лай собак или детей разговор в фоновом режиме имеет решающее значение для успеха приложения.

    Кроме того, в наши дни приложениям ИИ приходится иметь дело с конкурирующими голосовыми помощниками, присутствующими в одном помещении. Когда это происходит, голосовому помощнику становится трудно различать человеческие голосовые команды и другие голосовые помощники.

  4. Аудио Синхронизация

    При извлечении данных из телефонного разговора для обучения виртуального помощника звонящий и агент могут находиться на двух разных линиях. Очень важно синхронизировать аудио с обеих сторон и записывать разговоры без перекрестных ссылок на каждый файл.

  5. Отсутствие данных о домене

    Приложение на основе ИИ также должно обрабатывать язык, специфичный для предметной области. Хотя голосовые помощники показывают исключительные перспективы в обработки естественного языка, им еще предстоит доказать свое превосходство над отраслевым языком. Например, как правило, не дает ответов на вопросы, касающиеся предметной области, в автомобильной или финансовой отраслях.

Готовые наборы голосовых/речевых/аудиоданных для более быстрого обучения модели разговорного ИИ

Как эти проблемы влияют на потребителей?

Помощники в диалоговом чате с искусственным интеллектом могут быть похожи на текстовый поиск. Но основное различие между ними существует. При поддержке текстового поиска приложение предлагает список релевантных результатов поиска, из которых пользователь может выбирать, предоставляя пользователям столь необходимую гибкость при выборе одного из вариантов.

Тем не менее, в диалоговом ИИ пользователи, как правило, не получают более одного варианта, и они также ожидают, что приложение обеспечит наилучший результат.

Если инструмент искусственного интеллекта имеет предвзятость к данным, результат, безусловно, не будет точным или надежным. На результаты может повлиять популярность, а не требования пользователей, что делает результат излишним.

Решение: преодоление трудностей на этапе сбора данных

Первым шагом в борьбе с предвзятостью обучения будет осознание и принятие. Как только вы узнаете, что ваш набор данных может быть пронизан предвзятостью, вы обязаны предпринять корректирующие действия.
Преодоление проблем с данными ИИ

Следующим шагом будет активное предоставление пользователю элементов управления для изменения настроек, чтобы напрямую компенсировать смещение. Или обратная связь может быть закольцована в системе для упреждающего смягчения проблем с предвзятостью.

Для подавления фонового шума, одновременных разговоров и работы с несколькими людьми требуются усовершенствованные методы идентификации голоса.. Система также должна быть обучена понимать контекстный разговор и слова или фразы.

Способность идентифицировать нечеловеческие голоса также может быть улучшена, когда система будет введена для обращения к незарегистрированным людям или голосам.

Когда дело доходит до разнообразия языков, решение заключается в увеличении количества языковых наборов данных, используемых для обучения модели. Таким образом, когда компании увеличивают количество систем для обслуживания больших языковых рынков, языковое разнообразие может быть легко достигнуто.

Преимущества работы с внешними поставщиками

Есть несколько преимуществ работы с внешними поставщиками, поскольку они помогают смягчить некоторые проблемы сбора данных в диалоговом режиме.

Работа с опытными сторонними поставщиками обеспечивает большую экономическую эффективность и надежность. Это рентабельно, чтобы получать качественные наборы данных от надежных поставщиков вместо сбора данных из наборов данных для обучения разговорному ИИ с открытым исходным кодом.

Несмотря на то, что в каждом наборе данных обязательно присутствуют предубеждения, с помощью внешнего поставщика вы можете снизить затраты, связанные с переработкой или повторным обучением вашей модели из-за расхождений в данных и чрезмерных языковых предубеждений.

Опытный продавец также поможет вам сэкономить время в сбор данных и точная аннотация. Внешний поставщик должен обладать необходимыми языковыми знаниями для разработки моделей ИИ, которые могут открыть новые рынки для вашего бизнеса.

Поставщик может предоставить высококачественные настраиваемые наборы данных, соответствующие предпочтениям и требованиям вашей модели. Не все предварительно упакованные решения для сбора данных и аннотирования могут работать в вашу пользу, когда вы смотрите на улучшенное обслуживание клиентов, более высокие коэффициенты конверсии и снижение коммерческих затрат.

У нас есть разговорные данные, которые нужны вашей модели ИИ.

Как надежный и опытный поставщик, У Шаипа огромная коллекция наборы данных разговорного ИИ для всех типов моделей машинного обучения. Кроме того, мы также предоставляем полностью адаптированные разговорные данные на нескольких языках, диалектах и ​​наречиях. Если вы хотите разработать надежное и точное приложение поддержки чата на основе искусственного интеллекта, у нас есть все инструменты, которые могут сделать ваш проект успешным.

Социальная Поделиться