Oletko koskaan miettinyt, kuinka chatbotit ja virtuaaliassistentit heräävät, kun sanot "Hei Siri" tai "Alexa"? Se johtuu tekstin ilmaisukokoelmasta tai ohjelmistoon upotettujen sanojen laukaisemisesta, joka aktivoi järjestelmän heti, kun se kuulee ohjelmoidun herätyssanan.
Äänien ja lausuntatietojen luominen ei kuitenkaan ole niin yksinkertaista. Se on prosessi, joka on suoritettava oikealla tekniikalla haluttujen tulosten saavuttamiseksi. Siksi tämä blogi jakaa tien luoda hyviä lausumia/laukaisu sanoja, jotka toimivat saumattomasti keskustelun tekoälyn kanssa.
Mitä ovat lausunnot?
Lausuntoja voidaan kutsua lauseiksi tai laukaisinsanoiksi, joita käytetään aktivoimaan keinotekoisesti älykäs malli. Kun tekoälymallisi havaitsee herätyssanansa, se alkaa automaattisesti tallentaa käyttäjän seuraavan pyynnön ja vastaa sopivalla toiminnolla tai vastauksella.
Utterance käyttää syväoppimisen käsitettä opettaakseen ohjelmistoa tunnistamaan herätyssanat. Kun herätyssana aktivoi ohjelmiston, järjestelmä alkaa siepata, purkaa ja palvella pyyntöä. Kun järjestelmä ei ole käytössä, se kuuntelee passiivisesti laukaisevia sanoja.
Jotta tekoälyohjelmistosi tuottaa tarkkoja tuloksia, on tärkeää tallentaa lukuisia erilaisia lausumia jokaista tarkoitusta varten. Se auttaa parantamaan tekoälymallin harjoittelua.
[Lue myös: Haluatko tietää, kuinka Siri ja Alexa ymmärtävät sinua?]
Muistettavat asiat, kun luot ilmaisujen arkiston
Nyt kun tiedämme, että koulutus on tärkeää tekoälymalleille, seuraava asia on tietää, kuinka tekoälymalleille annetaan lausunnot. Yleensä luodaan ilmaisujen arkisto keskustelevien tekoälyjen kouluttamiseksi.
On kuitenkin useita asioita, jotka on muistettava, kun rakennetaan lausumavarastoja. Seuraavat asiat kannattaa ottaa huomioon:
Käyttäjän tarkoitus
Ennen kaikkea, kun valmistelet lausumia tekoälymallillesi, varmista, että ymmärrät käyttäjän tarkoituksen, jota varten kehität tietojoukkoja. Sinun on selvitettävä erilaiset lausunnot, joita käyttäjät voivat kirjoittaa keskustellessaan tekoälymallin kanssa.
Lausuntojen vaihtelu
Muunnelmat ovat olennainen osa tätä prosessia, sillä mitä enemmän variaatioita kullekin tarkoitukselle, sitä parempia tuloksia saavutat. Muista siis luoda useita muunnelmia käyttäjien ilmauksista. Voit tehdä sen käyttämällä
- Lyhyiden, keskikokoisten ja suurten lauseiden luominen samoille lauseille.
- Sanojen ja lauseiden pituuden muuttaminen.
- Käyttämällä ainutlaatuisia sanoja.
- Lauseiden monikko.
- Kieliopin sekoittaminen.
Lausunnot eivät ole aina hyvin muotoiltuja
Useimmilla ihmisillä on tapana käyttää hajanaisia lauseita keskusteluissaan. Kun he ovat tekemisissä robottien kanssa, he haluavat saada saman mukavuuden. Siksi sinun ei pitäisi sisällyttää vain täydelliset jäsennellyt lauseet, vaan myös kirjoitusvirheet, kirjoitusvirheet ja löyhästi sanotut lauseet harjoitustietoihisi.
Hyödynnä edustajan ehdot ja viittaukset
Kun luot lausumia, käytä tavallista terminologiaa ja viittauksia, joita useimmat ihmiset ymmärtävät. Muista, että sinun ei tarvitse rakentaa hienoa robottia, joka käyttää hienostunutta kieltä, jonka vain asiantuntijat voivat saada. Keskity sen sijaan muotoilemaan ilmaisuja, jotka ovat erittäin yleisiä ja helposti ymmärrettäviä.
Vaihtele lauseita ja terminologiaa
Yleinen virhe, jonka monet tekoälykouluttajat usein tekevät, on, että he käyttävät erilaisia lauseita, mutta eivät muuta niissä olevia avainsanoja. Oletetaan esimerkiksi, että luot ilmaisuja, kuten "Missä huoneessa televisio on?", "Missä televisio sijaitsee?", "Mistä löydän television?".
Lauseet voivat vaihtua kaikissa näissä lausumissa, mutta juurisana "televisio" pysyy samana. Joten sinun on varmistettava, että käytät muunnelmia kaikessa syöttämässäsi yhteydessä. Joten television sijasta voit käyttää sanan synonyymejä.
Esimerkki lausunnoista jokaiselle tarkoitukselle
Esimerkkejä lausunnoista on määritetty jokaiselle suunnittelemasi tarkoitukselle. Useimmat tekoälyn koulutusalustat suosittelevat vähintään 10–15 lausunnon lisäämistä tarkoitusta kohden. Onneksi useimmat kehitysympäristöt antavat mahdollisuuden lisätä ilmaisuja, luoda ja testata mallia ja käydä uudelleen lausumissasi.
Paras käytäntö oikean kokonaisuuden poimimiseen ja oikean aikomusten ennustamiseen on siis ensin lisätä muutama ilmaisu, testata ne ja sitten lisätä muut syötteet.
Testaus ja arvostelu tosielämän skenaarioissa
Testattaessa tekoälymalli on ratkaisevan tärkeä, jotta se olisi täydellinen. On kuitenkin parasta testata mallia erilaisissa ihmisryhmissä, jotka eivät tiedä projektista paljoa.
Se tuo esiin haavoittuvuudet, joita tiimisi ei yleensä havaitse, koska tiimilläsi on yhteinen käsitys suunnittelemastasi tekoälymallista.
Tämän lisäksi meillä on myös jatkuva käyttäjien lausumien tarkistus. Se esittelee tekoälymallien suorituskykyä, ja voit päivittää malliin paremmilla uudistuksilla ja tiedoilla.
Yhteenveto
Lopulta monet tekijät vaikuttavat keskustelullisen tekoälyn menestykseen. Siksi on parasta saada malli koulutettua ammattipalvelusta, joka ymmärtää projektin hienoudet. Se on paras tapa kouluttaa mallisi täydellisyyteen. Sinä voit ota yhteyttä Shaip-tiimiimme keskustella vaatimuksistasi ja oppia prosessistamme.
[Lue myös: Täydellinen keskustelullisen tekoälyn opas]
