文本話語集合

為什麼您的會話 AI 需要良好的話語數據?

你有沒有想過當你說“嘿 Siri”或“Alexa”時,聊天機器人和虛擬助手是如何醒來的? 這是因為軟件中嵌入的文本話語收集或觸發詞,一旦聽到編程的喚醒詞就會激活系統。

然而,創建聲音和話語數據的整個過程並不是那麼簡單。 這是一個必須使用正確的技術來獲得預期結果的過程。 因此,本博客將分享創建與對話 AI 無縫協作的良好話語/觸發詞的途徑。

什麼是話語?

話語可以被稱為用於激活人工智能模型的短語或觸發詞。 當您的 AI 模型檢測到它的喚醒詞時,它會自動開始記錄用戶的下一個請求並以適當的操作或回復進行回复。

Utterance 使用深度學習的概念來教軟件如何識別喚醒詞。 一旦喚醒詞激活軟件,系統就會開始捕獲、解碼和服務請求。 不使用時,系統會被動地持續監聽觸發詞。

為了讓您的 AI 軟件獲得準確的結果,為每個意圖捕獲大量不同的話語至關重要。 它有助於更好地訓練 AI 模型。

[另請閱讀: 你想知道 Siri 和 Alexa 是如何理解你的嗎?]

創建話語存儲庫時要記住的要點

既然我們知道訓練對 AI 模型很重要,接下來要知道的是如何為 AI 模型提供話語。 通常,會創建一個話語庫來訓練會話 AI。

但是,在構建話語存儲庫時需要記住很多事情。 以下是需要考慮的事項:

收集好話語要記住的要點

用戶意圖

最重要的是,在為您的 AI 模型準備話語時,請確保您了解您正在為其開發數據集的用戶意圖。 您需要弄清楚用戶在與 AI 模型交談時可能輸入的不同話語。

話語的變化

變化是此過程的重要組成部分,因為每個意圖的變化越多,您將獲得更好的結果。 因此,請確保創建用戶話語的多種變體。 你可以這樣做

  • 為相同的句子創建短句、中句和大句。
  • 改變句子的單詞和長度。
  • 使用獨特的詞。
  • 將句子復數。
  • 混淆語法。

話語並不總是格式良好

大多數人都有在談話中使用碎片化句子的習慣。 在與機器人打交道時,他們希望獲得同樣的便利。 這就是為什麼你不僅應該包含完整的結構化句子,還應該在訓練數據中添加拼寫錯誤、拼寫錯誤和鬆散的句子。

利用代表條款和參考資料

在創建話語時,使用大多數人都能理解的標準術語和參考資料。 請記住,您不必構建一個使用只有專家才能獲得的複雜語言的出色機器人。 相反,應專注於表達高度常見且每個人都易於理解的話語。

改變短語和術語

許多 AI 培訓師經常犯的一個常見錯誤是他們使用各種句子但不更改其中的關鍵字。 例如,假設您創建諸如“電視在哪個房間?”、“電視在哪裡?”、“我在哪裡可以找到電視?”之類的話語。

所有這些話語中的句子可能會發生變化,但詞根“電視”保持不變。 因此,您需要確保對輸入的所有內容都使用變體。 因此,您可以使用該詞的同義詞來代替電視。

每個意圖的示例話語

為您計劃的每個意圖分配示例話語。 大多數 AI 訓練平台建議每個意圖至少添加 10-15 個話語。 幸運的是,大多數開發環境都允許您添加話語、創建和測試模型以及重新審視您的話語。

因此,正確的實體提取和正確的意圖預測的最佳實踐是首先添加一些話語,測試它們,然後添加其他輸入。

真實場景中的測試和審查

測試中,AI 模型對其完美至關重要。 但是,最好針對對項目不太了解的不同人群來測試模型。

它將帶出您的團隊通常不會檢測到的漏洞,因為您的團隊對您正在設計的 AI 模型有共同的理解。

除此之外,我們還不斷審查用戶的話語。 它將展示 AI 模型的性能,您將能夠通過更好的改革和數據更新模型。

結論

最終,有幾個因素促成了對話式 AI 的成功。 因此,最好從了解項目複雜性的專業服務機構訓練模型。 這將是您訓練模型完美的最佳選擇。 您可以 聯繫我們的 Shaip 團隊 討論您的要求並了解我們的流程。

[另請閱讀: 對話式 AI 完整指南]

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