Полное руководство по диалоговому ИИ
Руководство для конечных покупателей, 2023 год
Введение
Нет в наши дни кто-то останавливается, чтобы спросить, когда вы в последний раз разговаривали с чат-ботом или виртуальным помощником? Вместо этого машины играли нашу любимую песню, быстро определяя местное китайское место, которое доставляет по вашему адресу и обрабатывает запросы посреди ночи — с легкостью.
Прочтите Руководство для покупателей или скачать версию в формате PDF.
В 6.8 году мировой рынок диалогового ИИ оценивался в 2021 миллиарда долларов. По прогнозам, он вырастет до $ 18.4 млрд. 2026 при среднегодовом темпе роста 21.8%. Первоначально разрабатывался как развлекательный питомец, разговорный ИИ феноменально вырос за эти годы.
Хотя разговорный ИИ стал частью цифровой экосистемы, пользователи недостаточно осведомлены об этом. 63% пользователей не подозревают, что они уже используют ИИ в своей повседневной жизни. Однако отсутствие понимания не удержало людей от использования этих систем разговорного ИИ. Чат-боты, вероятно, являются самыми популярными примерами диалогового ИИ, и, по прогнозам, они станут свидетелями 100% больше на усыновление в течение следующих 2-5 лет.
В Gartner опроса, многие компании определили чат-ботов как основное приложение ИИ, используемое их организацией. И что к 2022 году почти 70% белых воротничков будут взаимодействовать с диалоговыми виртуальными платформами в своей повседневной работе.
Давайте посмотрим на типы диалогового ИИ и на то, почему он приобретает огромное значение в более широком технологическом спектре.
Для кого предназначено это руководство?
Это обширное руководство предназначено для:
- Все вы, предприниматели и индивидуальные предприниматели, которые регулярно обрабатывают огромные объемы данных.
- Искусственный интеллект и машинное обучение или профессионалы, начинающие знакомство с методами оптимизации процессов
- Менеджеры проектов, которые намерены ускорить вывод на рынок своих моделей ИИ или продуктов на основе ИИ.
- И технических энтузиастов, которым нравится вникать в детали слоев, задействованных в процессах ИИ.
Что такое разговорный ИИ
Программный и интеллектуальный способ предложить диалоговый опыт, имитирующий разговоры с реальными людьми, с помощью цифровых и телекоммуникационных технологий.
источник: Deloitte: цифровой искусственный интеллект в эпоху цифровых технологий
Разговорный искусственный интеллект (ИИ), чат-боты, виртуальные помощники или цифровые помощники — это технологии, которые позволяют людям и компьютерам эффективно общаться с помощью текста или речи. Большие объемы аудио- и текстовых данных используются для обучения моделей машинного обучения и НЛП, которые помогают имитировать человеческие разговоры, распознавая человеческую речь или текстовые шаблоны, определяя их намерения и значение на разных языках.
Типы разговорного ИИ
Диалоговые ИИ приносят компаниям различные преимущества в зависимости от потребностей и дизайна. Поэтому, прежде чем разрабатывать конкретный тип чат-бота или виртуального помощника, важно понять, какие виды разговорного ИИ используются в настоящее время.
Выбор подходящей модели зависит в основном от целей вашего бизнеса. Например, предположим, что вы разрабатываете розничного чат-бота. В этом случае вы можете преуспеть с AI или гибридным типом, поскольку чат-боты должны взаимодействовать с пользователями, определять намерения и давать рекомендации по их покупкам.
С другой стороны, если вы разрабатываете чат-ботов для часто задаваемых вопросов, алгоритм, основанный на правилах, может работать хорошо. Существует три основных типа диалогового ИИ: основанный на правилах, искусственный интеллект и гибриды. Давайте рассмотрим каждый из них подробно.
на основе правил
Также называемые ботами дерева решений, чат-боты на основе правил следуют заранее определенному правилу. Следуя структуре диалога в виде дерева решений, чат-бот отображает весь разговор в блок-схеме, используя ряд правил, которые помогают чат-боту решать определенные проблемы. Поскольку правила составляют основу для проблем и решений, с которыми знаком чат-бот, он предвосхищает вопросы и дает заранее заданные ответы.
Ряд правил может быть простым или сложным. Однако чат-бот не может отвечать на вопросы, выходящие за рамки правил. Эти чат-боты могут отвечать только на вопросы, которые соответствуют обученным сценариям.
Обучение чат-бота на основе правил проще, быстрее и проще для интеграции с устаревшими системами. Однако эти чат-боты не могут учиться посредством взаимодействия, что ограничивает их возможности персонализации и гибкости.
ИИ/НЛП
Как следует из названия, чат-боты с искусственным интеллектом используют машинное обучение и обработки естественного языка чтобы понять контекст и намерения пользователя, прежде чем ответить. Чат-боты с искусственным интеллектом могут формулировать даже сложные ответы на естественном языке на основе вопросов пользователей.
Благодаря своим возможностям понимания намерений и контекста чат-боты с искусственным интеллектом могут отвечать на сложные вопросы пользователей и настраивать беседу в соответствии с потребностями пользователя.
Обучение чат-ботов с искусственным интеллектом может занять больше времени, чем чат-ботов на основе правил, но после обучения они обеспечивают высоконадежные и настраиваемые ответы.
Чат-боты с искусственным интеллектом улучшают взаимодействие с пользователем, извлекая уроки из предыдущих взаимодействий, понимая поведение пользователей и модели рисования, а также понимая разные языки, используя передовые навыки принятия решений.
Разница между ИИ и чат-ботом на основе правил
| Чат-бот AI/NLP | Чат-бот на основе правил |
| Понимает и взаимодействует с голосовыми и текстовыми командами | Понимает и взаимодействует только с текстовыми командами |
| Может понимать контекст и интерпретировать намерения в разговоре | Может следовать заранее определенному потоку чата, на котором он был обучен |
| Предназначен для разговорных диалогов | Предназначен исключительно для навигации |
| Работает с несколькими интерфейсами, такими как блоги и виртуальные помощники. | Работает только как интерфейс поддержки чата |
| Может учиться на взаимодействиях, разговорах | Он следует предварительно разработанному набору правил и должен быть настроен с новыми обновлениями. |
| Требует много времени, данных и ресурсов для обучения | Обучение быстрее и дешевле |
| Может предоставлять индивидуальные ответы на основе взаимодействий | Выполняет предсказуемые задачи |
| Идеально подходит для сложных проектов, требующих расширенного принятия решений | Идеально подходит для более простых и четко определенных вариантов использования |
HYBRID
Гибридные чат-боты используют NLP и алгоритмы на основе правил для предоставления конкретных ответов на запросы пользователей с использованием алгоритма на основе правил и используют NLP для понимания намерений.
Вместо того, чтобы противопоставлять основанные на правилах чат-боты ИИ, проще взять лучшее из обоих, чтобы обеспечить улучшенный пользовательский интерфейс. Гибридная модель идеально подходит для разработки проектов на основе задач и общения.
Преимущества разговорного ИИ
Прогнозируется, что мировой рынок чат-ботов вырастет со 190.8 млн долларов в 2016 году до 1.25 миллиарда долларов к 2025 году. Эта статистика показывает, как компании вкладывают значительные средства в технологию чат-ботов и рынок.
Резкое внедрение этой технологии можно объяснить тем, что она стала передовой и интуитивно понятной, а также снизила затраты на разработку и развертывание.
Во-первых, подробно рассмотрим существенные преимущества этой инновационной технологии.
Обеспечивает персонализированные разговоры по нескольким каналам
Сегодняшние уполномоченные клиенты ожидают от организаций бесперебойного обслуживания независимо от их размера и возможностей. Разговорный ИИ помогает этим организациям обеспечивать первоклассное обслуживание клиентов посредством персонализированных разговоров по нескольким каналам.
Клиенты могут наслаждаться беспрепятственным личным путешествием, даже когда они переходят от общения в социальных сетях к живому веб-чату.
Плавное масштабирование для удовлетворения больших объемов вызовов
Ожидается внезапное увеличение объема звонков, и разговорный ИИ может помочь командам обслуживания клиентов справиться с такими всплесками. Разговорный ИИ может разделять взаимодействия на основе намерений, требований клиента, истории прошлых звонков, настроений и эмоций. Чат-бот может помочь отделить вызовы с низкой ценностью от вызовов с высокой ценностью, направить малоценные звонки виртуальным помощникам и гарантировать, что живые агенты обработают более важные звонки.
Чат-боты могут помочь предприятиям сократить взаимодействие и время ответа на запросы в службу поддержки. Прогнозируется, что за счет резкого сокращения времени, затрачиваемого на звонки в службу поддержки, к 2023 году предприятия смогут сэкономить более 2.5 миллиарда долларов часов в розничной торговле, банковском секторе и здравоохранении.
Поднимите уровень обслуживания клиентов на ступень выше
Клиентский опыт стал одним из самых больших отличий брендов. Поэтому неудивительно, что бренды соревнуются друг с другом, чтобы доставить пользователям незабываемые впечатления. Разговорный ИИ помогает брендам создавать положительный опыт.
В дополнение к персонализированным беседам клиенты всегда получают мгновенные и достоверные ответы на свои вопросы. Предприятия могут разрабатывать ориентированные на клиента ответы на запросы пользователей, используя технологию распознавания речи. Чат-боты могут помочь, анализируя чувства, эмоции и намерения, сокращая помощь живого агента и повышая разрешение первого контакта.
Помощь в маркетинге и продажах
Маркетинг бренда для аудитории — сложная задача. Тем не менее, предприятия используют разговорный ИИ для создания уникальной идентичности брендов и получения конкурентного преимущества на рынке. Компании также внедряют методы целевого маркетинга и конверсии.
Когда вы включаете чат-бот на основе ИИ в маркетинговый комплекс, вы можете разработать обширный профиль покупателя, получить доступ к его покупательским предпочтениям и создать персонализированный контент с учетом их потребностей.
Автоматизируйте обслуживание клиентов (экономия затрат)
Еще одним преимуществом использования чат-ботов является экономическая эффективность. К 2022 году было предсказано, что чат-боты могут помочь предприятиям сократить свои расходы на $ 8 млрд. В год. Компании могут разрабатывать чат-ботов для обработки более простых и сложных запросов вместо того, чтобы постоянно обучать группы агентов по обслуживанию клиентов для удовлетворения меняющихся потребностей клиентов. Хотя первоначальные затраты на внедрение могут быть высокими, преимущества перевешивают любые недостатки внедрения.
Устранение общих проблем с данными в диалоговом ИИ
Разговорный ИИ динамически преобразует общение человека с компьютером. И многие компании заинтересованы в разработке передовых инструментов и приложений для разговорного ИИ, которые могут изменить способ ведения бизнеса. Однако, прежде чем разрабатывать чат-бота, который может улучшить общение между вами и вашими клиентами, вы должны рассмотреть множество ловушек при разработке, с которыми вы можете столкнуться.
Языковое разнообразие
Разработка помощника по чату, который может поддерживать несколько языков, является сложной задачей. Кроме того, огромное разнообразие мировых языков затрудняет разработку чат-бота, который беспрепятственно обеспечивает обслуживание всех клиентов.
В 2022, около 1.5 миллиарда человек говорили по-английски во всем мире, за ним следует китайский мандарин с 1.1 миллиарда говорящих. Хотя английский язык является наиболее распространенным и изучаемым иностранным языком в мире, только около 20% населения мира говорит на нем. Это заставляет остальную часть населения мира — 80% — говорить на языках, отличных от английского. Таким образом, при разработке чат-бота вы также должны учитывать языковое разнообразие.
Языковая изменчивость
Люди говорят на разных языках и на одном и том же языке по-разному. К сожалению, машина все еще не может полностью понять вариативность разговорного языка, учитывая эмоции, диалекты, произношение, акценты и нюансы.
Наши слова и выбор языка также отражаются на том, как мы печатаем. Можно ожидать, что машина поймет и оценит изменчивость языка только тогда, когда группа аннотаторов обучит ее различным наборам речевых данных.
Динамизм в речи
Еще один крупный проблема в разработке разговорного ИИ привносит в схватку динамизм речи. Например, в разговоре мы используем несколько наполнителей, пауз, фрагментов предложений и неразборчивых звуков. Кроме того, речь намного сложнее, чем письменное слово, поскольку мы обычно не делаем паузы между каждым словом и ударением на правильном слоге.
Когда мы слушаем других, мы склонны определять намерение и смысл их разговора, используя свой жизненный опыт. В результате мы контекстуализируем и понимаем их слова, даже если они двусмысленны. Однако машина не способна на это качество.
Зашумленные данные
Шумные данные или фоновый шум — это данные, которые не представляют ценности для разговоров, например дверные звонки, собаки, дети и другие фоновые звуки. Поэтому важно очищать или фильтровать аудиофайлы этих звуков и обучить систему ИИ распознавать важные и второстепенные звуки.
Плюсы и минусы разных типов речевых данных
Создание системы распознавания голоса на базе ИИ или разговорный ИИ требует тонн обучающих и тестовых наборов данных. Однако получить доступ к таким качественным наборам данных — надежным и отвечающим потребностям вашего конкретного проекта — непросто. Тем не менее, есть варианты, доступные для компаний, которым нужны обучающие наборы данных, и у каждого варианта есть свои преимущества и недостатки.
Если вы ищете общий тип набора данных, у вас есть множество вариантов публичного выступления. Однако для чего-то более конкретного и соответствующего требованиям вашего проекта вам, возможно, придется собирать и настраивать его самостоятельно.
Собственные речевые данные
В первую очередь нужно искать собственные данные вашей компании. Однако, поскольку у вас есть законное право и согласие на использование речевых данных ваших клиентов, вы можете использовать этот массивный набор данных для обучения и тестирования своих проектов.
Плюсы:
- Никаких дополнительных затрат на сбор данных для обучения
- Данные обучения, вероятно, имеют отношение к вашему бизнесу.
- Речевые данные также имеют естественную фоновую акустику окружающей среды, динамических пользователей и устройства.
Минусы:
- Использование таких данных может стоить вам кучу денег за разрешение на запись и использование.
- Речевые данные могут иметь языковые, демографические или клиентские ограничения.
- Данные могут быть бесплатными, но вы все равно будете платить за обработку, расшифровку, тегирование и многое другое.
Общедоступные наборы данных
Наборы данных публичной речи — еще один вариант, если вы не собираетесь использовать свой. Эти наборы данных являются частью общественного достояния и могут быть собраны для проектов с открытым исходным кодом.
Плюсы:
- Общедоступные наборы данных бесплатны и идеально подходят для малобюджетных проектов.
- Они доступны для немедленной загрузки
- Общедоступные наборы данных представлены в виде различных наборов образцов со сценариями и без них.
Минусы:
- Затраты на обработку и обеспечение качества могут быть высокими
- Качество наборов данных публичной речи различается в значительной степени.
- Предлагаемые образцы речи обычно носят общий характер, что делает их непригодными для разработки конкретных речевых проектов.
- Наборы данных обычно смещены в сторону английского языка.
Предварительно упакованные/готовые наборы данных
Изучение предварительно упакованных наборов данных — еще один вариант, если общедоступные данные или проприетарные сбор речевых данных не соответствует вашим потребностям.
Поставщик собрал предварительно упакованные наборы речевых данных для конкретной цели перепродажи клиентам. Этот тип набора данных можно использовать для разработки общих приложений или конкретных целей.
Плюсы:
- Вы можете получить доступ к набору данных, который соответствует вашим конкретным потребностям в речевых данных.
- Использование готовых наборов данных более доступно, чем сбор собственных.
- Возможно, вы сможете быстро получить доступ к набору данных.
Минусы:
- Поскольку набор данных предварительно упакован, он не настраивается под нужды вашего проекта.
- Более того, набор данных не уникален для вашей компании, поскольку его может приобрести любой другой бизнес.
Выберите пользовательские наборы собранных данных
При создании речевого приложения вам потребуется обучающий набор данных, отвечающий всем вашим конкретным требованиям. Однако крайне маловероятно, что вы получите доступ к предварительно упакованному набору данных, отвечающему уникальным требованиям вашего проекта. Единственный доступный вариант — создать собственный набор данных или приобрести его у сторонних поставщиков решений.
Наборы данных для обучения и тестирования полностью настраиваются. Вы можете включить динамизм языка, разнообразие речевых данных и доступ к различным участникам. Кроме того, набор данных можно масштабировать для своевременного удовлетворения потребностей вашего проекта.
Плюсы:
- Наборы данных собираются для вашего конкретного варианта использования. Вероятность того, что алгоритмы ИИ отклонятся от намеченных результатов, сведена к минимуму.
- Контролируйте и уменьшайте предвзятость в данных ИИ
Минусы:
- Наборы данных могут быть дорогостоящими и трудоемкими; однако выгоды всегда перевешивают затраты.
Случаи использования ИИ в разговорной речи
Мир возможностей для распознавания речевых данных и голосовых приложений огромен, и они используются в нескольких отраслях для множества приложений.
Умная бытовая техника/устройства
В Voice Consumer Index 2021 сообщается, что почти 66% пользователей из США, Великобритании и Германии взаимодействуют с умными колонками, а 31% используют те или иные голосовые технологии каждый день. Кроме того, интеллектуальные устройства, такие как телевизоры, светильники, системы безопасности и другие, реагируют на голосовые команды благодаря технологии распознавания голоса.
Приложение голосового поиска
Голосовой поиск — одно из самых распространенных приложений для разработки разговорного ИИ. Около 20% всех поисковых запросов, выполняемых в Google, выполняются с помощью технологии голосового помощника. 74% респондентов опроса сказали, что пользовались голосовым поиском в прошлом месяце.
Потребители все чаще полагаются на голосовой поиск при совершении покупок, поддержке клиентов, поиске компаний или адресов и проведении запросов.
Служба поддержки
Поддержка клиентов является одним из наиболее известных вариантов использования технологии распознавания речи, поскольку она помогает повысить качество обслуживания клиентов по доступным ценам и эффективно.
Здоровье
Последние разработки в области продуктов для разговорного ИИ приносят значительную пользу здравоохранению. Он широко используется врачами и другими медицинскими работниками для записи голосовых заметок, улучшения диагностики, предоставления консультаций и поддержания связи между пациентом и врачом.
Приложения безопасности
Распознавание голоса находит еще один вариант использования в виде приложений безопасности, где программное обеспечение определяет уникальные голосовые характеристики людей. Он позволяет входить или получать доступ к приложениям или помещениям на основе совпадения голоса. Голосовая биометрия исключает кражу личных данных, дублирование учетных данных и неправомерное использование данных.
Автомобильные голосовые команды
Транспортные средства, в основном автомобили, оснащены программным обеспечением для распознавания голоса, которое реагирует на голосовые команды и повышает безопасность автомобиля. Эти диалоговые инструменты ИИ принимают простые команды, такие как регулировка громкости, совершение звонков и выбор радиостанций.
Информационно-развлекательная система в автомобиле
Эффективность и точность автомобильной приборной панели с голосовым управлением зависят от того, как она обучена слышать голос пользователя в как можно большем количестве шумных сред. Голосовая система на приборной панели автомобиля должна быть в состоянии точно определять голос водителя и реагировать на инструкции через незнакомые фоновые шумы, такие как звуки дорожного движения, дождь, гром, голоса других пассажиров и многое другое.
Домашняя умная колонка
Голосовые помощники должны быть тщательно обучены работе с несколькими наборами голосовых данных, чтобы идентифицировать говорящего и понимать инструкции, отличая голос говорящего от фоновых шумов, таких как кухонный блендер, игра детей, слабое движение или газонокосилка. Для повышения производительности важно обучать модель на наборах данных, имитирующих такие акустические среды.
Модель также должна уметь определять наполнители слов или паузы и другие звуки, такие как кашель, для определения реальных слов. Наконец, крайне важно соединить языковую модель с акустической моделью, чтобы система могла преобразовывать слова и звуки в осмысленные предложения.
Отрасли, использующие диалоговый ИИ
В настоящее время разговорный ИИ преимущественно используется в качестве чат-ботов. Тем не менее, несколько отраслей внедряют эту технологию, чтобы получить огромные преимущества. Некоторые из отраслей, использующих разговорный ИИ:
Здоровье
Разговорный ИИ оказывает огромное влияние на сектор здравоохранения. Диалоговый ИИ оказался полезным для пациентов, врачей, персонала, медсестер и другого медицинского персонала.
Некоторые из преимуществ
- Взаимодействие с пациентом на этапе после лечения
- Чат-боты для планирования встреч
- Отвечаем на часто задаваемые вопросы и общие вопросы
- Оценка симптомов
- Выявление пациентов в критическом состоянии
- Эскалация экстренных случаев
E-commerce
Диалоговый ИИ помогает предприятиям электронной коммерции взаимодействовать со своими клиентами, предоставлять индивидуальные рекомендации и продавать продукты.
Индустрия электронной коммерции максимально использует преимущества этой лучшей в своем классе технологии.
- Сбор информации о клиентах
- Предоставлять актуальную информацию о продукте и рекомендации
- Улучшение удовлетворенности клиентов
- Помощь в оформлении заказов и возвратов
- Ответить на часто задаваемые вопросы
- Кросс-продажи и допродажи продуктов
Банковское дело
Банковский сектор внедряет диалоговые инструменты искусственного интеллекта для улучшения взаимодействия с клиентами, обработки запросов в режиме реального времени и обеспечения упрощенного и унифицированного обслуживания клиентов по нескольким каналам.
- Разрешить клиентам проверять свой баланс в режиме реального времени
- Помощь с депозитами
- Помощь в подаче налоговой декларации и получении кредита
- Оптимизируйте банковский процесс, отправляя напоминания о счетах, уведомления и оповещения.
Страхование
Подобно банковскому сектору, страховая отрасль также пользуется цифровыми технологиями разговорного ИИ и пожинает его плоды. Например, диалоговый ИИ помогает страховой отрасли предоставлять более быстрые и надежные средства разрешения конфликтов и претензий.
- Предоставление рекомендаций по политике
- Более быстрое урегулирование претензий
- Устранение времени ожидания
- Собирайте отзывы и отзывы от клиентов
- Повышение осведомленности клиентов о политиках
- Управляйте более быстрыми заявками и продлением
Шайп Предложение
Когда дело доходит до предоставления качественных и надежных наборов данных для разработки передовых речевых приложений для взаимодействия человека и машины, Shaip лидирует на рынке благодаря успешному внедрению. Однако в условиях острой нехватки чат-ботов и речевых помощников компании все чаще обращаются к услугам Shaip — лидер рынка — предоставляет настраиваемые, точные и качественные наборы данных для обучения и тестирования проектов ИИ.
В Shaip мы предлагаем вам широкий набор диверсифицированных наборов аудиоданных для обработки естественного языка (NLP), которые имитируют разговоры с реальными людьми, чтобы оживить ваш искусственный интеллект (ИИ). Благодаря нашему глубокому пониманию многоязычной платформы разговорного ИИ мы помогаем вам создавать речевые модели с поддержкой ИИ с максимальной точностью на основе структурированных наборов данных на нескольких языках со всего мира. Мы предлагаем услуги по сбору многоязычных аудиофайлов, аудиотранскрипции и аудиоаннотации в соответствии с вашими требованиями, полностью настраивая желаемое намерение, высказывания и демографическое распределение.
Комбинируя обработку естественного языка, мы можем обеспечить персонализированный опыт, помогая разрабатывать точные речевые приложения, которые эффективно имитируют человеческие разговоры. Мы используем множество передовых технологий для обеспечения высокого качества обслуживания клиентов. НЛП учит машины интерпретировать человеческие языки и взаимодействовать с людьми.
Аудио транскрипция
Shaip — ведущий поставщик услуг транскрипции аудио, предлагающий широкий выбор речевых и аудиофайлов для всех типов проектов. Кроме того, Shaip предлагает услугу транскрипции, на 100% созданную человеком, для преобразования аудио- и видеофайлов — интервью, семинаров, лекций, подкастов и т. д. в легко читаемый текст.
Речевая маркировка
Shaip предлагает широкий услуги по маркировке речи умело разделяя звуки и речь в аудиофайле и маркируя каждый файл. Точно разделяя похожие звуковые звуки и комментируя их,
Диаризация спикера
Опыт Shaip распространяется на предложение отличных решений для диаризации динамиков путем сегментации аудиозаписи на основе их источника. Кроме того, границы громкоговорителей точно идентифицируются и классифицируются, например, громкоговоритель 1, громкоговоритель 2, музыка, фоновый шум, автомобильные звуки, тишина и т. д., для определения количества громкоговорителей.
Классификация аудио
Аннотирование начинается с классификации аудиофайлов по заранее определенным категориям. Категории зависят главным образом от требований проекта и обычно включают в себя намерения пользователя, язык, семантическую сегментацию, фоновый шум, общее количество говорящих и многое другое.
Коллекция высказываний на естественном языке / слова для пробуждения
Трудно предсказать, что клиент всегда будет выбирать похожие слова, задавая вопрос или инициируя запрос. Например, «Где ближайший ресторан?» «Найти рестораны рядом со мной» или «Есть ли поблизости ресторан?»
Все три высказывания имеют одно и то же намерение, но формулируются по-разному. Путем перестановок и комбинаций опытные специалисты по разговорному искусственному интеллекту в Shaip определят все возможные комбинации, возможные для формулировки одного и того же запроса. Shaip собирает и аннотирует высказывания и слова пробуждения, уделяя особое внимание семантике, контексту, тону, дикции, времени, ударению и диалектам.
Многоязычные службы аудиоданных
Многоязычный службы аудиоданных являются еще одним предпочтительным предложением от Shaip, поскольку у нас есть команда сборщиков данных, собирающих аудиоданные на более чем 150 языках и диалектах по всему миру.
Обнаружение намерений
Человеческие взаимодействия и общение часто более сложны, чем мы думаем. И это врожденное усложнение затрудняет обучение модели машинного обучения точному пониманию человеческой речи.
Более того, разные люди из одной и той же демографической группы или из разных демографических групп могут по-разному выражать одни и те же намерения или чувства. Таким образом, система распознавания речи должна быть обучена распознавать общие намерения независимо от демографических данных.
Чтобы вы могли обучить и разработать первоклассную модель машинного обучения, наши логопеды предоставляют обширные и разнообразные наборы данных, чтобы помочь системе идентифицировать несколько способов, которыми люди выражают одно и то же намерение.
Классификация намерений
Подобно тому, как выявляются одинаковые намерения разных людей, ваши чат-боты также должны быть обучены классифицировать комментарии клиентов по различным категориям, заранее определенным вами. Каждый чат-бот или виртуальный помощник спроектирован и разработан с определенной целью. Shaip может классифицировать намерения пользователя по предопределенным категориям по мере необходимости.
Автоматическое распознавание речи или ASR
Распознавание речи» относится к преобразованию произносимых слов в текст; однако распознавание голоса и идентификация говорящего направлены на идентификацию как разговорного контента, так и личности говорящего. Точность ASR определяется различными параметрами, т. е. громкостью динамика, фоновым шумом, записывающим оборудованием и т. д.
Обнаружение тона
Еще одним интересным аспектом человеческого взаимодействия является тон: мы внутренне распознаем значение слов в зависимости от тона, с которым они произносятся. Хотя то, что мы говорим, важно, то, как мы произносим эти слова, также передает смысл.
Например, такая простая фраза, как «Какая радость!» может быть восклицанием счастья, а также может быть саркастическим. Это зависит от тона и напряжения.
'Что ты делаешь?'
'Что ты делаешь?'
В обоих этих предложениях есть точные слова, но ударение в словах разное, что меняет весь смысл предложений. Чат-бот обучен распознавать радость, сарказм, гнев, раздражение и другие выражения. Именно здесь в игру вступает опыт логопедов и аннотаторов Шаипа.
Сбор аудио/речевых данных
При нехватке качественных наборов речевых данных итоговое речевое решение может быть пронизано проблемами и ненадежным. Shaip — один из немногих провайдеров, которые предоставляют многоязычные аудиоколлекции, транскрипцию аудио и инструменты аннотации и сервисы, которые полностью настраиваются под проект.
Речевые данные можно рассматривать как спектр, идущий от естественной речи на одном конце до неестественной речи на другом. В естественной речи говорящий говорит в спонтанной разговорной манере. С другой стороны, неестественные звуки речи ограничены, когда говорящий читает сценарий. Наконец, говорящим предлагается произнести слова или фразы в контролируемой манере в середине спектра.
Опыт Shaip распространяется на предоставление различных типов наборов речевых данных на более чем 150 языках.
Сценарная речь
Коллекция
Спонтанная речь
Коллекция
Сборник высказываний/Слова пробуждения
Автоматическое распознавание речи (ASR)
транскреация
Услуги
Преобразование текста в речь
(ТТС)
Заскриптованные данные
Динамиков просят произнести определенные слова или фразы из скрипта в формате скриптовых речевых данных. Этот контролируемый формат данных обычно включает в себя голосовые команды, в которых говорящий читает заранее подготовленный сценарий.
В Shaip мы предоставляем набор данных со сценарием для разработки инструментов для многих вариантов произношения и тональности. Хорошие речевые данные должны включать образцы многих говорящих с разными акцентными группами.
Спонтанные данные
Как и в реальных сценариях, спонтанные или разговорные данные являются наиболее естественной формой речи. Данные могут быть образцами телефонных разговоров или интервью.
Shaip предоставляет формат спонтанной речи для разработки чат-ботов или виртуальных помощников, которым необходимо понимать контекстные разговоры. Таким образом, набор данных имеет решающее значение для разработки продвинутых и реалистичных чат-ботов на основе искусственного интеллекта.
Данные высказываний
Набор речевых данных высказываний, предоставляемый Shaip, является одним из самых востребованных на рынке. Это связано с тем, что фразы/пробуждающие слова активируют голосовых помощников и побуждают их разумно реагировать на человеческие запросы.
транскреация
Наше многоязычное знание помогает нам предлагать наборы данных для транскреации с обширными голосовыми образцами, переводящими фразу с одного языка на другой, строго сохраняя тональность, контекст, намерение и стиль.
Преобразование текста в речь (TTS)
Мы предоставляем очень точные образцы речи, которые помогают создавать аутентичные и многоязычные продукты преобразования текста в речь. Кроме того, мы предоставляем аудиофайлы с их точно аннотированными расшифровками без фонового шума.
Речь в текст
Shaip предлагает эксклюзивные услуги преобразования речи в текст путем преобразования записанной речи в достоверный текст. Поскольку это часть технологии НЛП и имеет решающее значение для разработки продвинутых речевых помощников, основное внимание уделяется словам, предложениям, произношению и диалектам.
Настройка сбора речевых данных
Наборы речевых данных играют решающую роль в разработке и развертывании передовых моделей разговорного ИИ. Однако, независимо от цели разработки речевых решений, точность, эффективность и качество конечного продукта зависят от типа и качества его обученных данных.
Некоторые организации имеют четкое представление о типе данных, которые им требуются. Тем не менее, большинство из них не полностью осведомлены о потребностях и требованиях своего проекта. Поэтому мы должны дать им конкретное представление о сборе аудиоданных. методологии, используемые Шаипом.
Демографическая
Целевые языки и демографические данные могут быть определены на основе проекта. Кроме того, речевые данные можно настроить на основе демографических данных, таких как возраст, уровень образования и т. д. Страны являются еще одним фактором настройки при сборе выборочных данных, поскольку они могут влиять на результаты проекта.
С учетом необходимого языка и диалекта аудио образцы для указанного языка собираются и настраиваются в зависимости от требуемого уровня владения языком — носителями языка или носителями языка.
Размер коллекции
Размер звукового образца играет решающую роль в определении производительности проекта. Таким образом, общее количество опрошенных следует учитывать при сборе данных. общее количество высказываний также следует учитывать количество повторений речи на одного участника или общее количество участников.
Скрипт данных
Сценарий — один из важнейших элементов стратегии сбора данных. Поэтому важно определить сценарий данных, необходимый для проекта — заскриптованные, незаписанные, высказывания или пробуждающие слова.
Аудио форматы
Звук речевых данных играет жизненно важную роль в разработке решений для распознавания голоса и звука. Качество звука фоновый шум может повлиять на результат обучения модели.
Сбор речевых данных должен обеспечивать формат файла, сжатие, структура содержимого, а требования к предварительной обработке могут быть настроены в соответствии с требованиями проекта.
Доставка аудиофайлов
Крайне важным компонентом сбора речевых данных является доставка аудиофайлов в соответствии с требованиями клиента. В результате услуги по сегментации, расшифровке и маркировке данных, предоставляемые Shaip, являются одними из самых востребованных среди предприятий благодаря их проверенному качеству и масштабируемости.
Кроме того, мы также следуем соглашения об именах файлов для немедленного использования и строго соблюдать сроки доставки для быстрого развертывания.
Лицензирование аудио/речевых данных
Shaip предлагает наборы речевых данных непревзойденного качества, которые можно настроить в соответствии с конкретными потребностями вашего проекта. Большинство наших наборов данных могут вписаться в любой бюджет, а данные можно масштабировать для удовлетворения всех будущих потребностей проекта. Мы предлагаем более 40 100 часов готовых наборов речевых данных на более чем 50 диалектах на более чем XNUMX языках. Мы также предоставляем ряд типов аудио, в том числе спонтанные, монолог, сценарий и слова пробуждения. Посмотреть весь Каталог данных.
Наша экспертиза
Поддерживаемые Языки
случай
Мы работали с некоторыми ведущими компаниями и брендами и предоставили им решения для разговорного ИИ самого высокого уровня.
Некоторые из наших историй успеха включают:
- Мы разработали набор данных распознавания речи с более чем 10,000 XNUMX часов многоязычных транскрипций, разговоров и аудиофайлов для обучения и создания живого чат-бота.
- Мы создали высококачественный набор данных из 1000 разговоров по 6 оборотов на разговор, используемый для обучения страхового чат-бота.
- Наша команда из более чем 3000 лингвистов предоставила более 1000 часов аудиофайлов и стенограмм на 27 родных языках для обучения и тестирования цифрового помощника.
- Наша команда аннотаторов и лингвистов также быстро собрала и доставила более 20,000 27 часов высказываний на более чем XNUMX языках мира.
- Наши услуги автоматического распознавания речи являются одними из самых популярных в отрасли. Мы предоставили аудиофайлы с надежной маркировкой, уделив особое внимание произношению, тону и намерению, используя широкий спектр транскрипций и лексики из различных наборов динамиков, чтобы повысить надежность моделей ASR.
Наши истории успеха проистекают из стремления нашей команды всегда предоставлять лучшие услуги с использованием новейших технологий для наших клиентов. Что отличает нас от других, так это то, что наша работа поддерживается экспертами-аннотаторами, которые предоставляют беспристрастные и точные наборы данных аннотаций золотого стандарта.
Наша команда по сбору данных, состоящая из более чем 30,000 участников, может получать, масштабировать и предоставлять высококачественные наборы данных, которые помогают быстро развертывать модели машинного обучения. Кроме того, мы работаем на новейшей платформе на основе искусственного интеллекта и можем предоставлять предприятиям решения для ускоренной обработки речевых данных намного быстрее, чем наши ближайшие конкуренты.
Заключение
Мы искренне верим, что это руководство было для вас находчивым и что вы получили ответы на большинство своих вопросов. Однако, если вы все еще не уверены в надежном поставщике, не смотрите дальше.
Мы, в Shaip, являемся ведущей компанией по аннотации данных. У нас есть эксперты в этой области, которые понимают данные и связанные с ними проблемы, как никто другой. Мы могли бы стать вашими идеальными партнерами, поскольку мы привносим в каждый проект или сотрудничество такие качества, как приверженность, конфиденциальность, гибкость и ответственность.
Таким образом, независимо от типа данных, для которых вы собираетесь получать аннотации, вы можете найти в нас команду ветеранов, которая будет соответствовать вашим требованиям и целям. Оптимизируйте свои модели искусственного интеллекта для обучения вместе с нами.