Tekstuitingverzameling

Waarom heeft uw gespreks-AI goede uitingsgegevens nodig?

Heb je je ooit afgevraagd hoe chatbots en virtuele assistenten wakker worden als je 'Hey Siri' of 'Alexa' zegt? Het is vanwege de verzameling van tekstuitingen of triggert woorden die zijn ingebed in de software die het systeem activeert zodra het het geprogrammeerde activeringswoord hoort.

Het algemene proces van het maken van geluiden en uitingsgegevens is echter niet zo eenvoudig. Het is een proces dat met de juiste techniek moet worden uitgevoerd om de gewenste resultaten te krijgen. Daarom deelt deze blog de route naar het maken van goede uitingen/triggerwoorden die naadloos samenwerken met je gespreks-AI.

Wat zijn uitingen?

Uitingen kunnen zinnen of triggerwoorden worden genoemd die worden gebruikt om een ​​kunstmatig intelligent model te activeren. Wanneer uw AI-model zijn wake-word detecteert, begint het automatisch met het opnemen van het volgende verzoek van de gebruiker en antwoordt het met een passende actie of antwoord.

Utterance gebruikt het concept van diep leren om de software te leren wake-woorden te herkennen. Zodra wake word de software activeert, begint het systeem met het vastleggen, decoderen en onderhouden van het verzoek. Wanneer het systeem niet in gebruik is, blijft het passief luisteren naar triggerwoorden.

Om ervoor te zorgen dat uw AI-software nauwkeurige resultaten afleidt, is het essentieel om een ​​overvloed aan verschillende uitingen voor elke intentie vast te leggen. Het helpt bij een betere training voor het AI-model.

Wil je weten hoe Siri en Alexa jou begrijpen?

Lees onze blog om erachter te komen!

Aandachtspunten bij het maken van een opslagplaats van uitingen

Nu we weten dat training belangrijk is voor AI-modellen, is het volgende dat u moet weten hoe u uitingen aan de AI-modellen kunt geven. Gewoonlijk wordt een opslagplaats van uitingen gemaakt om gespreks-AI's te trainen.

Er zijn echter verschillende dingen om te onthouden bij het bouwen van opslagplaatsen van uitingen. Hieronder volgen de dingen om te overwegen:

Punten om te onthouden om goede uitingen te verzamelen

Gebruikersintentie

Zorg er bij het voorbereiden van uitingen voor uw AI-model vooral voor dat u de gebruikersintentie begrijpt waarvoor u de gegevenssets ontwikkelt. U moet de verschillende uitingen achterhalen die gebruikers kunnen invoeren tijdens een gesprek met het AI-model.

Variatie van uitingen

Variaties zijn een essentieel onderdeel van dit proces, want hoe meer variaties voor elke intentie, hoe beter de resultaten die u zult behalen. Zorg er dus voor dat u meerdere varianten van gebruikersuitingen maakt. Je kunt het doen door

  • Korte, middellange en grote zinnen maken voor dezelfde zinnen.
  • Het wijzigen van de woorden en lengte van zinnen.
  • Unieke woorden gebruiken.
  • Pluralisering van de zinnen.
  • De grammatica door elkaar halen.

Laten we vandaag uw behoefte aan Conversational AI-trainingsgegevens bespreken.

Uitingen zijn niet altijd goed gevormd

De meeste mensen hebben de gewoonte om gefragmenteerde zinnen te gebruiken in hun gesprekken. Als ze met robots te maken hebben, willen ze hetzelfde gemak. Daarom moet u niet alleen de volledig gestructureerde zinnen opnemen, maar ook typefouten, spelfouten en losse zinnen toevoegen aan uw trainingsgegevens.

Maak gebruik van de voorwaarden en referenties van vertegenwoordigers

Gebruik bij het maken van uitingen standaardterminologie en verwijzingen die de meeste mensen begrijpen. Onthoud dat je geen geweldige robot hoeft te bouwen die geavanceerde taal gebruikt die alleen experts kunnen krijgen. Richt je in plaats daarvan op het formuleren van uitingen die veel voorkomen en voor iedereen gemakkelijk te begrijpen zijn.

Varieer zinnen en terminologie

Een veelgemaakte fout die veel AI-trainers vaak maken, is dat ze een verscheidenheid aan zinnen gebruiken, maar de trefwoorden erin niet veranderen. Stel dat u uitspraken doet als "In welke kamer staat de televisie?", "Waar staat de televisie?", "Waar vind ik de televisie?".

De zinnen kunnen in al deze uitingen veranderen, maar het stamwoord 'televisie' blijft hetzelfde. U moet er dus voor zorgen dat u variaties gebruikt voor alles wat u invoert. Dus in plaats van televisie kun je synoniemen voor het woord gebruiken.

Voorbeelduitingen voor elke intentie

Voorbeelduitingen worden toegewezen voor elke intentie die u hebt gepland. De meeste AI-trainingsplatforms stellen voor om minimaal 10-15 uitingen per intentie toe te voegen. Gelukkig kunt u in de meeste ontwikkelomgevingen uitingen toevoegen, het model maken en testen en uw uitingen opnieuw bekijken.

Dus de beste werkwijze voor de juiste entiteitsextractie en correcte intentievoorspelling is om eerst een paar uitingen toe te voegen, deze te testen en vervolgens de andere invoer toe te voegen.

Testen en beoordelen in realistische scenario's

Testen, het AI-model is cruciaal om perfect te zijn. Het is echter het beste om het model te testen met verschillende groepen mensen die niet veel weten over het project.

Het zal de kwetsbaarheden naar voren brengen die gewoonlijk niet door uw team worden gedetecteerd, aangezien uw team een ​​gemeenschappelijk begrip heeft van het AI-model dat u aan het ontwerpen bent.

Afgezien daarvan hebben we ook een continue beoordeling van gebruikersuitingen. Het laat de prestaties van AI-modellen zien en u kunt het model bijwerken met betere hervormingen en gegevens.

Conclusie

Uiteindelijk dragen verschillende factoren bij aan het succes van uw gespreks-AI. Daarom is het het beste om het model te laten trainen door een professionele dienst die de fijne kneepjes van het project begrijpt. Het is je beste kans om je model te trainen voor perfectie. Jij mag neem contact op met ons Shaip-team om uw wensen te bespreken en meer te weten te komen over ons proces.

Sociale Share