文本话语集合

为什么您的会话 AI 需要良好的话语数据?

你有没有想过当你说“嘿 Siri”或“Alexa”时,聊天机器人和虚拟助手是如何醒来的? 这是因为软件中嵌入的文本话语收集或触发词,一旦听到编程的唤醒词就会激活系统。

然而,创建声音和话语数据的整个过程并不是那么简单。 这是一个必须使用正确的技术来获得预期结果的过程。 因此,本博客将分享创建与对话 AI 无缝协作的良好话语/触发词的途径。

什么是话语?

话语可以被称为用于激活人工智能模型的短语或触发词。 当您的 AI 模型检测到它的唤醒词时,它会自动开始记录用户的下一个请求并以适当的操作或回复进行回复。

Utterance 使用深度学习的概念来教软件如何识别唤醒词。 一旦唤醒词激活软件,系统就会开始捕获、解码和服务请求。 不使用时,系统会被动地持续监听触发词。

为了让您的 AI 软件获得准确的结果,为每个意图捕获大量不同的话语至关重要。 它有助于更​​好地训练 AI 模型。

[另请阅读: 你想知道 Siri 和 Alexa 是如何理解你的吗?]

创建话语存储库时要记住的要点

既然我们知道训练对 AI 模型很重要,接下来要知道的是如何为 AI 模型提供话语。 通常,会创建一个话语库来训练会话 AI。

但是,在构建话语存储库时需要记住很多事情。 以下是需要考虑的事项:

收集好话语的注意事项

用户意图

最重要的是,在为您的 AI 模型准备话语时,请确保您了解您正在为其开发数据集的用户意图。 您需要弄清楚用户在与 AI 模型交谈时可能输入的不同话语。

话语的变化

变化是此过程的重要组成部分,因为每个意图的变化越多,您将获得更好的结果。 因此,请确保创建用户话语的多种变体。 你可以这样做

  • 为相同的句子创建短句、中句和大句。
  • 改变句子的单词和长度。
  • 使用独特的词。
  • 将句子复数。
  • 混淆语法。

话语并不总是格式良好

大多数人都有在谈话中使用碎片化句子的习惯。 在与机器人打交道时,他们希望获得同样的便利。 这就是为什么你不仅应该包含完整的结构化句子,还应该在训练数据中添加拼写错误、拼写错误和松散的句子。

利用代表条款和参考资料

在创建话语时,使用大多数人都能理解的标准术语和参考资料。 请记住,您不必构建一个使用只有专家才能获得的复杂语言的出色机器人。 相反,应专注于表达高度常见且每个人都易于理解的话语。

改变短语和术语

许多 AI 培训师经常犯的一个常见错误是他们使用各种句子但不更改其中的关键字。 例如,假设您创建诸如“电视在哪个房间?”、“电视在哪里?”、“我在哪里可以找到电视?”之类的话语。

所有这些话语中的句子可能会发生变化,但词根“电视”保持不变。 因此,您需要确保对输入的所有内容都使用变体。 因此,您可以使用该词的同义词来代替电视。

每个意图的示例话语

为您计划的每个意图分配示例话语。 大多数 AI 训练平台建议每个意图至少添加 10-15 个话语。 幸运的是,大多数开发环境都允许您添加话语、创建和测试模型以及重新审视您的话语。

因此,正确的实体提取和正确的意图预测的最佳实践是首先添加一些话语,测试它们,然后添加其他输入。

真实场景中的测试和审查

测试中,AI 模型对其完美至关重要。 但是,最好针对对项目不太了解的不同人群来测试模型。

它将带出您的团队通常不会检测到的漏洞,因为您的团队对您正在设计的 AI 模型有共同的理解。

除此之外,我们还不断审查用户的话语。 它将展示 AI 模型的性能,您将能够通过更好的改革和数据更新模型。

结论

最终,有几个因素促成了对话式 AI 的成功。 因此,最好从了解项目复杂性的专业服务机构训练模型。 这将是您训练模型完美的最佳选择。 您可以 联系我们的 Shaip 团队 讨论您的要求并了解我们的流程。

[另请阅读: 对话式 AI 完整指南]

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