Έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς ξυπνούν τα chatbot και οι εικονικοί βοηθοί όταν λέτε «Hey Siri» ή «Alexa»; Είναι λόγω της συλλογής εκφώνησης κειμένου ή ενεργοποιεί λέξεις που είναι ενσωματωμένες στο λογισμικό που ενεργοποιεί το σύστημα μόλις ακούσει την προγραμματισμένη λέξη αφύπνισης.
Ωστόσο, η συνολική διαδικασία δημιουργίας ήχων και δεδομένων εκφώνησης δεν είναι τόσο απλή. Είναι μια διαδικασία που πρέπει να πραγματοποιηθεί με τη σωστή τεχνική για να έχουμε τα επιθυμητά αποτελέσματα. Επομένως, αυτό το ιστολόγιο θα μοιραστεί τη διαδρομή για τη δημιουργία καλών εκφράσεων/λέξεων ενεργοποίησης που λειτουργούν άψογα με την τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας σας.
Τι είναι οι εκφωνήσεις;
Οι εκφράσεις μπορούν να αναφέρονται ως φράσεις ή λέξεις ενεργοποίησης που χρησιμοποιούνται για την ενεργοποίηση ενός τεχνητά ευφυούς μοντέλου. Όταν το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας ανιχνεύσει τη λέξη αφύπνισης, αρχίζει αυτόματα να καταγράφει το επόμενο αίτημα του χρήστη και απαντά με μια κατάλληλη ενέργεια ή απάντηση.
Το Utterance χρησιμοποιεί την έννοια της βαθιάς μάθησης για να διδάξει στο λογισμικό πώς να αναγνωρίζει τις αφυπνιστικές λέξεις. Μόλις το wake word ενεργοποιήσει το λογισμικό, το σύστημα ξεκινά την καταγραφή, την αποκωδικοποίηση και την εξυπηρέτηση του αιτήματος. Όταν δεν χρησιμοποιείται, το σύστημα συνεχίζει να ακούει παθητικά για λέξεις ενεργοποίησης.
Προκειμένου το λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης σας να παράγει ακριβή αποτελέσματα, είναι απαραίτητη η καταγραφή μιας πληθώρας διαφορετικών δηλώσεων για κάθε πρόθεση. Βοηθά στην καλύτερη εκπαίδευση για το μοντέλο AI.
[Διαβάστε επίσης: Θα θέλατε να μάθετε πώς σας καταλαβαίνουν η Siri και η Alexa?]
Σημεία που πρέπει να θυμάστε κατά τη δημιουργία ενός αποθετηρίου ομιλιών
Τώρα που γνωρίζουμε ότι η εκπαίδευση είναι σημαντική για τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, το επόμενο πράγμα που πρέπει να γνωρίζουμε είναι πώς να παρέχουμε εκφράσεις στα μοντέλα AI. Συνήθως, δημιουργείται ένα αποθετήριο εκφωνήσεων για την εκπαίδευση των συνομιλητών AI.
Ωστόσο, υπάρχουν διάφορα πράγματα που πρέπει να θυμάστε κατά τη δημιουργία αποθετηρίων ομιλιών. Ακολουθούν τα πράγματα που πρέπει να λάβετε υπόψη:
Πρόθεση χρήστη
Κυρίως κατά την προετοιμασία των δηλώσεων για το μοντέλο AI σας, βεβαιωθείτε ότι κατανοείτε την πρόθεση του χρήστη για την οποία αναπτύσσετε τα σύνολα δεδομένων. Πρέπει να υπολογίσετε τις διαφορετικές εκφράσεις που μπορούν να εισάγουν οι χρήστες κατά τη συνομιλία με το μοντέλο AI.
Παραλλαγή εκφωνήσεων
Οι παραλλαγές αποτελούν ουσιαστικό μέρος αυτής της διαδικασίας, καθώς όσο περισσότερες παραλλαγές για κάθε πρόθεση, τόσο καλύτερα αποτελέσματα θα επιτύχετε. Επομένως, φροντίστε να δημιουργήσετε πολλές παραλλαγές των δηλώσεων των χρηστών. Μπορείτε να το κάνετε με
- Δημιουργία σύντομων, μεσαίων και μεγάλων προτάσεων για τις ίδιες προτάσεις.
- Αλλαγή λέξεων και μήκους προτάσεων.
- Χρησιμοποιώντας μοναδικές λέξεις.
- Πληθυντικός των προτάσεων.
- Ανακατεύοντας τη γραμματική.
Οι δηλώσεις δεν είναι πάντα καλοσχηματισμένες
Οι περισσότεροι άνθρωποι έχουν τη συνήθεια να χρησιμοποιούν κατακερματισμένες προτάσεις στις συνομιλίες τους. Όταν ασχολούνται με ρομπότ, θέλουν να έχουν την ίδια ευκολία. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο δεν πρέπει μόνο να συμπεριλάβετε τις πλήρεις δομημένες προτάσεις, αλλά και να προσθέσετε τυπογραφικά λάθη, ορθογραφικά λάθη και χαλαρές προτάσεις στα δεδομένα εκπαίδευσης σας.
Όροι και Αναφορές Εκπροσώπου Μόχλευσης
Όταν δημιουργείτε εκφράσεις, χρησιμοποιήστε τυπική ορολογία και αναφορές που κατανοούν οι περισσότεροι. Θυμηθείτε, δεν χρειάζεται να κατασκευάσετε ένα υπέροχο ρομπότ που χρησιμοποιεί εξελιγμένη γλώσσα που μόνο οι ειδικοί μπορούν να βρουν. Αντίθετα, εστιάστε στη διατύπωση εκφράσεων που είναι πολύ κοινές και εύκολα κατανοητές από όλους.
Διαφορετικές φράσεις και ορολογία
Ένα συνηθισμένο λάθος που κάνουν πολλοί εκπαιδευτές τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι χρησιμοποιούν μια ποικιλία προτάσεων αλλά δεν αλλάζουν τις λέξεις-κλειδιά σε αυτές. Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι δημιουργείτε εκφράσεις όπως «Σε ποιο δωμάτιο είναι η τηλεόραση;», «Πού βρίσκεται η τηλεόραση;», «Πού θα βρω την τηλεόραση;».
Οι προτάσεις μπορεί να αλλάξουν σε όλες αυτές τις εκφράσεις, αλλά η ρίζα της λέξης «τηλεόραση» παραμένει η ίδια. Επομένως, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι χρησιμοποιείτε παραλλαγές για όλα όσα εισάγετε. Έτσι, αντί για τηλεόραση, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε συνώνυμα για τη λέξη.
Παραδείγματα δηλώσεων για κάθε πρόθεση
Εκχωρούνται παραδείγματα εκφωνήσεων για κάθε πρόθεση που έχετε σχεδιάσει. Οι περισσότερες πλατφόρμες εκπαίδευσης AI προτείνουν την προσθήκη τουλάχιστον 10-15 εκφωνήσεων ανά πρόθεση. Ευτυχώς, τα περισσότερα περιβάλλοντα ανάπτυξης σάς επιτρέπουν να προσθέτετε εκφράσεις, να δημιουργείτε και να δοκιμάζετε το μοντέλο και να επισκέπτεστε ξανά τις δηλώσεις σας.
Έτσι, η καλύτερη πρακτική για τη σωστή εξαγωγή οντοτήτων και τη σωστή πρόβλεψη πρόθεσης είναι πρώτα να προσθέσετε μερικές εκφράσεις, να τις δοκιμάσετε και μετά να προσθέσετε τις άλλες εισόδους.
Δοκιμές και αναθεώρηση σε σενάρια πραγματικής ζωής
Δοκιμάζοντας, το μοντέλο AI είναι ζωτικής σημασίας για να είναι τέλειο. Ωστόσο, είναι καλύτερο να δοκιμάσετε το μοντέλο ενάντια σε διαφορετικές ομάδες ανθρώπων που δεν γνωρίζουν πολλά για το έργο.
Θα αναδείξει τα τρωτά σημεία που συνήθως δεν εντοπίζει η ομάδα σας, καθώς η ομάδα σας έχει κοινή αντίληψη για το μοντέλο AI που σχεδιάζετε.
Εκτός από αυτό, έχουμε επίσης μια συνεχή ανασκόπηση των δηλώσεων των χρηστών. Θα δείξει την απόδοση των μοντέλων AI και θα μπορείτε να ενημερώσετε το μοντέλο με καλύτερες μεταρρυθμίσεις και δεδομένα.
Συμπέρασμα
Τελικά, αρκετοί παράγοντες συμβάλλουν στην επιτυχία της συνομιλίας σας AI. Επομένως, είναι καλύτερο να εκπαιδεύσετε το μοντέλο από μια επαγγελματική υπηρεσία που κατανοεί τις περιπλοκές του έργου. Θα είναι το καλύτερο δυνατό σουτ για να εκπαιδεύσεις το μοντέλο σου στην τελειότητα. Μπορείς επικοινωνήστε με την ομάδα Shaip μας για να συζητήσουμε τις απαιτήσεις σας και να μάθετε για τη διαδικασία μας.
[Διαβάστε επίσης: Ο πλήρης οδηγός για συνομιλία AI]
