Raccolta di espressioni di testo

Perché la tua IA conversazionale ha bisogno di buoni dati sull'enunciato?

Ti sei mai chiesto come si svegliano i chatbot e gli assistenti virtuali quando dici "Ehi Siri" o "Alexa"? È a causa della raccolta di espressioni di testo o attiva parole incorporate nel software che attiva il sistema non appena sente la parola di riattivazione programmata.

Tuttavia, il processo generale di creazione di suoni e dati di enunciato non è così semplice. È un processo che deve essere eseguito con la giusta tecnica per ottenere i risultati desiderati. Pertanto, questo blog condividerà il percorso per creare buone espressioni/parole trigger che funzionino perfettamente con la tua IA conversazionale.

Cosa sono le espressioni?

Le espressioni possono essere indicate come frasi o parole trigger utilizzate per attivare un modello artificialmente intelligente. Quando il tuo modello di intelligenza artificiale rileva la sua parola di attivazione, inizia automaticamente a registrare la richiesta successiva dell'utente e risponde con un'azione o una risposta adeguata.

Enunciato utilizza il concetto di apprendimento profondo per insegnare al software come riconoscere le parole sveglia. Una volta che Wake Word ha attivato il software, il sistema inizia a catturare, decodificare e gestire la richiesta. Quando non è in uso, il sistema continua ad ascoltare passivamente le parole trigger.

Affinché il tuo software di intelligenza artificiale ottenga risultati accurati, è essenziale acquisire una pletora di espressioni diverse per ogni intento. Aiuta a migliorare la formazione per il modello AI.

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Punti da ricordare durante la creazione di un repository di espressioni

Ora che sappiamo che la formazione è importante per i modelli di intelligenza artificiale, la prossima cosa da sapere è come fornire espressioni ai modelli di intelligenza artificiale. Di solito, viene creato un repository di enunciati per addestrare le IA conversazionali.

Tuttavia, ci sono varie cose da ricordare durante la creazione di repository di enunciati. Di seguito sono le cose da considerare:

Punti da ricordare per raccogliere le buone espressioni

Intenzione dell'utente

Soprattutto durante la preparazione delle espressioni per il tuo modello di intelligenza artificiale, assicurati di comprendere l'intento dell'utente per il quale stai sviluppando i set di dati. È necessario capire le diverse espressioni che gli utenti possono inserire durante la conversazione con il modello di intelligenza artificiale.

Variazione degli enunciati

Le variazioni sono una parte essenziale di questo processo, poiché più variazioni per ogni intento, migliori risultati otterrai. Quindi, assicurati di creare più varianti delle espressioni dell'utente. Puoi farlo entro

  • Creare frasi brevi, medie e grandi per le stesse frasi.
  • Modifica delle parole e della lunghezza delle frasi.
  • Usando parole uniche.
  • Pluralizzazione delle frasi.
  • Confondere la grammatica.

Le espressioni non sono sempre ben formate

La maggior parte delle persone ha l'abitudine di usare frasi frammentate nelle loro conversazioni. Quando hanno a che fare con i robot, desiderano avere la stessa comodità. Questo è il motivo per cui non dovresti includere solo le frasi strutturate complete, ma anche aggiungere errori di battitura, errori di ortografia e frasi dette in modo approssimativo nei tuoi dati di allenamento.

Termini e riferimenti del rappresentante di leva

Quando crei espressioni, usa una terminologia e riferimenti standard che la maggior parte delle persone comprende. Ricorda, non devi costruire un grande robot che utilizzi un linguaggio sofisticato che solo gli esperti possono ottenere. Invece, concentrati sulla formulazione di espressioni che sono molto comuni e facilmente comprensibili da tutti.

Frasi e terminologia variabili

Un errore comune che molti istruttori di intelligenza artificiale commettono spesso è che usano una varietà di frasi ma non cambiano le parole chiave in esse contenute. Ad esempio, supponiamo di creare espressioni come "In quale stanza si trova la televisione?", "Dove si trova la televisione?", "Dove troverò la televisione?".

Le frasi possono cambiare in tutte queste espressioni, ma la parola radice "televisione" rimane la stessa. Quindi devi assicurarti di utilizzare le variazioni per tutto ciò che inserisci. Quindi, invece di televisione, puoi usare i sinonimi per la parola.

Esempi di espressioni per ogni intento

Le espressioni di esempio vengono assegnate per ogni intento pianificato. La maggior parte delle piattaforme di formazione AI suggerisce di aggiungere almeno 10-15 espressioni per intento. Fortunatamente, la maggior parte degli ambienti di sviluppo ti consente di aggiungere espressioni, creare e testare il modello e rivisitare le tue espressioni.

Pertanto, la procedura consigliata per la corretta estrazione dell'entità e la corretta previsione dell'intento consiste nell'aggiungere prima alcune espressioni, verificarle e quindi aggiungere gli altri input.

Test e revisione in scenari di vita reale

In fase di test, il modello di intelligenza artificiale è fondamentale per essere perfetto. Tuttavia, è meglio testare il modello rispetto a diversi gruppi di persone che non sanno molto del progetto.

Farà emergere le vulnerabilità che di solito non vengono rilevate dal tuo team, poiché il tuo team ha una comprensione comune del modello di intelligenza artificiale che stai progettando.

Oltre a questo, abbiamo anche una revisione continua delle espressioni degli utenti. Mostrerà le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale e sarai in grado di aggiornare il modello con riforme e dati migliori.

Conclusione

Alla fine, diversi fattori contribuiscono al successo della tua IA conversazionale. Pertanto, è meglio far addestrare il modello da un servizio professionale che comprenda le complessità del progetto. Sarà il tuo scatto migliore per addestrare il tuo modello alla perfezione. Potresti contatta il nostro team Shaip per discutere le tue esigenze e conoscere il nostro processo.

[Leggi anche: La guida completa all'IA conversazionale]

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