Conversationele AI-uitdagingen

Hoe gemeenschappelijke data-uitdagingen in Conversational AI te verminderen?

We hebben allemaal interactie gehad met Conversational AI-applicaties zoals: Alexa, Siri en Google Home. Deze toepassingen hebben ons dagelijks leven zoveel gemakkelijker en beter gemaakt.

Conversational AI drijft de toekomst van moderne technologie aan en vergemakkelijkt verbeterde communicatie tussen mens en machine. Bij het ontwerpen van een naadloze chatassistent die effectief en nauwkeurig werkt, moet u zich ook bewust zijn van de vele ontwikkelingsuitdagingen die u tegen kunt komen.

Hier gaan we het hebben over:

  • Verschillende veelvoorkomende gegevensuitdagingen
  • Welke gevolgen hebben deze voor de consument?
  • De beste manieren om deze uitdagingen en meer te overwinnen.

Veelvoorkomende data-uitdagingen in Conversational AI

Conversationele Ai Data-uitdagingen

Op basis van onze ervaring met het werken met topklanten en complexe projecten, hebben we een lijst met de meest voorkomende gespreks-AI-data-uitdagingen voor u samengesteld.

  1. Diversiteit aan talen

    Het is een grote uitdaging om een ​​op AI gebaseerde chatassistent te bouwen die inspeelt op de diversiteit aan talen.

    Er zijn ongeveer 1.35 miljard mensen die Engels als tweede taal of als moedertaal spreken. Dit betekent dat minder dan 20% van de wereldbevolking Engels spreekt, waardoor de rest van de bevolking in andere talen dan het Engels praat. Dus als u een chatassistent voor conversaties maakt, moet u ook rekening houden met de diversiteit aan taalfactoren.

  2. Taal dynamiek

    Elke taal is dynamisch en het is niet eenvoudig om zijn dynamiek vast te leggen en een AI-gebaseerd algoritme voor machine learning te trainen. Dialecten, uitspraak, jargon en nuances kan de vaardigheid van een AI-model beïnvloeden.

    De grootste uitdaging voor een op AI gebaseerde applicatie is echter het nauwkeurig ontcijferen van de menselijke factor in de taalinvoer. Mensen brengen gevoelens en emoties in de strijd, waardoor het een uitdaging is voor de AI-tool om te begrijpen en te reageren.

  3. Achtergrondgeluid

    Achtergrondgeluid kan zijn in gelijktijdige gesprekken of andere overlappende geluiden.

    Uw audiocollectie schrobben van storende achtergrondgeluiden zoals: deurbellen, blaffende honden of kinderen praten op de achtergrond is cruciaal voor het succes van de applicatie.

    Bovendien hebben AI-toepassingen tegenwoordig te maken met concurrerende stemassistenten die op hetzelfde terrein aanwezig zijn. Wanneer dit gebeurt, wordt het moeilijk voor de stemassistent om onderscheid te maken tussen menselijke spraakopdrachten en andere stemassistenten.

  4. Audio Sync

    Bij het extraheren van gegevens uit een telefoongesprek om de virtuele assistent te trainen, is het mogelijk om de beller en de agent op twee verschillende lijnen te hebben. Het is van vitaal belang dat audio van beide kanten wordt gesynchroniseerd en dat gesprekken worden vastgelegd zonder naar elk bestand te verwijzen.

  5. Gebrek aan domeinspecifieke gegevens

    Een op AI gebaseerde applicatie moet ook domeinspecifieke taal verwerken. Hoewel spraakassistenten buitengewoon veelbelovend zijn in natuurlijke taalverwerking, het moet hun dominantie over branchespecifieke taal nog bewijzen. Het biedt bijvoorbeeld over het algemeen geen antwoorden op domeinspecifieke vragen over de auto- of financiële sector.

Kant-en-klare spraak-/spraak-/audiodatasets om uw gespreks-AI-model sneller te trainen

Welke invloed hebben deze uitdagingen op de consument?

Conversationele AI-chatassistenten kunnen vergelijkbaar zijn met op tekst gebaseerd zoeken. Maar er bestaat een fundamenteel verschil tussen de twee. Bij tekstgebaseerde zoekondersteuning biedt de applicatie een lijst met relevante zoekresultaten waaruit de gebruiker kan kiezen, waardoor de gebruikers de broodnodige flexibiliteit krijgen bij het kiezen van een van de opties.

Maar in een conversationele AI krijgen de gebruikers over het algemeen niet meer dan één optie en verwachten ze ook dat de applicatie het beste resultaat oplevert.

Als de tool voor kunstmatige intelligentie wordt geleverd met databias, zal het resultaat zeker niet nauwkeurig of betrouwbaar zijn. De resultaten kunnen worden beïnvloed door populariteit en niet door gebruikersvereisten, waardoor het resultaat overbodig wordt.

De oplossing: de uitdagingen overwinnen tijdens de fase van gegevensverzameling

De eerste stap in het bestrijden van trainingsbias zou bewustzijn en acceptatie zijn. Zodra u weet dat uw dataset vol vooroordelen kan zitten, bent u verplicht om corrigerende maatregelen te nemen.
Ai-gegevensuitdagingen overwinnen

De volgende stap zou zijn om de gebruiker proactief controles te bieden om de instellingen te wijzigen om de vooringenomenheid direct te compenseren. Of feedback kan in het systeem worden gelust om problemen met vooroordelen proactief te verminderen.

Het verminderen van achtergrondgeluid, gelijktijdige gesprekken en omgang met meerdere personen vereisen verbeterde technieken voor stemidentificatie. Het systeem moet ook worden getraind om de contextuele conversatie en woorden of zinsdelen te begrijpen.

De mogelijkheid om niet-menselijke stemmen te identificeren kan ook worden verbeterd wanneer het systeem wordt geïntroduceerd om niet-geregistreerde mensen of stemmen aan te spreken.

Als het gaat om diversiteit in talen, ligt de oplossing in het vergroten van het aantal taaldatasets dat wordt gebruikt voor het trainen van het model. Dus wanneer bedrijven het aantal systemen uitbreiden om in te spelen op grote taalmarkten, kan taaldiversiteit naadloos worden bereikt.

Voordelen van werken met externe leveranciers

Er zijn verschillende voordelen van het werken met externe leveranciers, omdat ze een aantal uitdagingen op het gebied van het verzamelen van gespreksgegevens helpen verminderen.

Werken met ervaren externe leveranciers biedt meer kostenefficiëntie en betrouwbaarheid. Het is kosteneffectief om ontvang kwaliteitsdatasets van betrouwbare leveranciers in plaats van het verzamelen van gegevens uit open-source conversatie-AI-trainingsdatasets.

Hoewel in elke dataset vooroordelen aanwezig zijn, kunt u met een externe leverancier de kosten verlagen die gepaard gaan met het herwerken of hertrainen van uw model vanwege gegevensverschillen en buitensporige taalvooroordelen.

Een ervaren leverancier zal u ook helpen tijd te besparen in het verzamelen van gegevens en nauwkeurige annotatie. Een externe leverancier heeft de vereiste taalexpertise om AI-modellen te ontwikkelen die nieuwere markten voor uw bedrijf kunnen openen.

Een leverancier kan hoogwaardige, aanpasbare datasets leveren die passen bij uw modelvoorkeuren en -vereisten. Niet alle voorverpakte oplossingen voor gegevensverzameling en annotatie kunnen in uw voordeel werken als u kijkt naar verbeterde klantenservice, hogere conversiepercentages en lagere bedrijfskosten.

We hebben de gespreksgegevens die uw AI-model nodig heeft.

Als een vertrouwde en ervaren leverancier, Shaip heeft een enorme collectie van conversatie AI-datasets voor alle soorten machine learning-modellen. Daarnaast leveren we ook geheel op maat gemaakte gespreksdata in meerdere talen, dialecten en volkstalen. Als u een betrouwbare en nauwkeurige AI-gebaseerde chatondersteuningstoepassing wilt ontwikkelen, hebben we alle tools die uw project tot een succes kunnen maken.

Sociale Share