Вы когда-нибудь задумывались, как чат-боты и виртуальные помощники просыпаются, когда вы говорите «Привет, Siri» или «Alexa»? Это происходит из-за набора текстовых высказываний или триггерных слов, встроенных в программное обеспечение, которое активирует систему, как только слышит запрограммированное слово пробуждения.
Однако общий процесс создания звуков и данных о высказываниях не так прост. Это процесс, который должен выполняться с правильной техникой, чтобы получить желаемые результаты. Поэтому в этом блоге вы узнаете, как создавать хорошие высказывания/слова-триггеры, которые без проблем работают с вашим разговорным ИИ.
Что такое высказывания?
Высказывания могут называться фразами или триггерными словами, используемыми для активации модели искусственного интеллекта. Когда ваша модель ИИ обнаруживает свое слово пробуждения, она автоматически начинает записывать следующий запрос пользователя и отвечает подходящим действием или ответом.
Utterance использует концепцию глубокого обучения, чтобы научить программное обеспечение распознавать слова пробуждения. Как только слово пробуждения активирует программное обеспечение, система начинает захват, декодирование и обслуживание запроса. Когда система не используется, она пассивно продолжает прослушивать триггерные слова.
Чтобы программное обеспечение искусственного интеллекта выдавало точные результаты, важно фиксировать множество различных высказываний для каждого намерения. Это помогает лучше тренировать модель ИИ.
[Также Читайте: Хотите узнать, как Siri и Alexa вас понимают??]
Что нужно помнить при создании репозитория высказываний
Теперь, когда мы знаем, что обучение важно для моделей ИИ, следующее, что нужно знать, — это как предоставлять высказывания моделям ИИ. Обычно репозиторий высказываний создается для обучения разговорных ИИ.
Однако при создании репозиториев высказываний нужно помнить о разных вещах. Ниже приведены вещи, которые следует учитывать:
Намерение пользователя
Прежде всего, при подготовке высказываний для вашей модели ИИ убедитесь, что вы понимаете намерение пользователя, для которого вы разрабатываете наборы данных. Вам нужно выяснить различные высказывания, которые пользователи могут вводить во время разговора с моделью ИИ.
Вариация высказываний
Вариации являются неотъемлемой частью этого процесса, так как чем больше вариаций для каждого намерения, тем лучших результатов вы добьетесь. Поэтому обязательно создайте несколько вариантов высказываний пользователя. Вы можете сделать это по
- Составление коротких, средних и больших предложений для одних и тех же предложений.
- Изменение слов и длины предложений.
- Использование уникальных слов.
- Множественное число предложений.
- Перепутал грамматику.
Высказывания не всегда хорошо сформированы
Большинство людей имеют привычку использовать фрагментарные предложения в своих разговорах. Имея дело с роботами, они хотят иметь такое же удобство. Вот почему вы должны не только включать полностью структурированные предложения, но также добавлять опечатки, орфографические ошибки и нечетко произнесенные предложения в свои обучающие данные.
Условия использования представителей
При создании высказываний используйте стандартную терминологию и ссылки, понятные большинству людей. Помните, вам не нужно создавать великого робота, использующего сложный язык, доступный только экспертам. Вместо этого сосредоточьтесь на формулировании высказываний, которые широко распространены и понятны всем.
Варьируйте фразы и терминологию
Распространенная ошибка, которую часто допускают многие тренеры по ИИ, заключается в том, что они используют различные предложения, но не меняют в них ключевые слова. Например, предположим, вы создаете такие высказывания, как «В какой комнате находится телевизор?», «Где находится телевизор?», «Где я могу найти телевизор?».
Во всех этих высказываниях могут меняться предложения, но корень слова «телевидение» остается прежним. Поэтому вам нужно убедиться, что вы используете варианты для всего, что вы вводите. Так что вместо телевидения можно использовать синонимы к этому слову.
Примеры высказываний для каждого намерения
Примеры высказываний назначаются для каждого намерения, которое вы запланировали. Большинство обучающих платформ ИИ предлагают добавлять не менее 10–15 высказываний на одно намерение. К счастью, большинство сред разработки позволяют добавлять высказывания, создавать и тестировать модель, а также пересматривать свои высказывания.
Таким образом, лучшая практика для правильного извлечения сущностей и правильного прогнозирования намерений — сначала добавить несколько высказываний, протестировать их, а затем добавить другие входные данные.
Тестирование и проверка в реальных сценариях
Тестирование модели ИИ имеет решающее значение для того, чтобы она была идеальной. Однако лучше всего тестировать модель на разных группах людей, которые мало что знают о проекте.
Это выявит уязвимости, которые обычно не обнаруживаются вашей командой, поскольку у вашей команды есть общее понимание модели ИИ, которую вы разрабатываете.
Кроме того, у нас также есть постоянный обзор высказываний пользователей. Он продемонстрирует эффективность моделей ИИ, и вы сможете обновить модель с помощью более качественных реформ и данных.
Заключение
В конце концов, несколько факторов способствуют успеху вашего разговорного ИИ. Поэтому лучше всего обучить модель у профессионального сервиса, который разбирается в тонкостях проекта. Это будет вашим лучшим шансом натренировать вашу модель до совершенства. Вы можете свяжитесь с нашей командой Shaip чтобы обсудить ваши требования и узнать о нашем процессе.
[Также Читайте: Полное руководство по диалоговому ИИ]
