Sammlung von Textäußerungen

Warum benötigt Ihre Conversational AI gute Utteration-Daten?

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Chatbots und virtuelle Assistenten aufwachen, wenn Sie „Hey Siri“ oder „Alexa“ sagen? Es liegt an der Sammlung von Textäußerungen oder Triggerwörtern, die in die Software eingebettet sind, die das System aktiviert, sobald es das programmierte Aktivierungswort hört.

Der Gesamtprozess zum Erstellen von Sounds und Äußerungsdaten ist jedoch nicht so einfach. Es ist ein Prozess, der mit der richtigen Technik durchgeführt werden muss, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Daher wird dieser Blog den Weg zur Erstellung guter Äußerungen/Triggerwörter aufzeigen, die nahtlos mit Ihrer Konversations-KI zusammenarbeiten.

Was sind Äußerungen?

Äußerungen können als Phrasen oder Auslösewörter bezeichnet werden, die verwendet werden, um ein künstlich intelligentes Modell zu aktivieren. Wenn Ihr KI-Modell sein Aktivierungswort erkennt, beginnt es automatisch mit der Aufzeichnung der nächsten Anfrage des Benutzers und antwortet mit einer geeigneten Aktion oder Antwort.

Utterance verwendet das Konzept des Deep Learning, um der Software beizubringen, wie Weckwörter erkannt werden. Sobald das Aktivierungswort die Software aktiviert, beginnt das System mit der Erfassung, Dekodierung und Bearbeitung der Anfrage. Wenn es nicht verwendet wird, hört das System passiv weiter auf Auslösewörter.

Damit Ihre KI-Software genaue Ergebnisse ableiten kann, ist es unerlässlich, eine Vielzahl unterschiedlicher Äußerungen für jede Absicht zu erfassen. Es hilft bei einem besseren Training für das KI-Modell.

Möchten Sie wissen, wie Siri und Alexa Sie verstehen?

Lesen Sie unseren Blog, um es herauszufinden!

Punkte, die beim Erstellen eines Repositorys von Äußerungen zu beachten sind

Nachdem wir nun wissen, dass Training für KI-Modelle wichtig ist, müssen Sie als Nächstes wissen, wie Sie Äußerungen für die KI-Modelle bereitstellen. Normalerweise wird ein Repository mit Äußerungen erstellt, um Konversations-KIs zu trainieren.

Beim Erstellen von Repositories für Äußerungen sind jedoch verschiedene Dinge zu beachten. Folgende Dinge sind zu beachten:

Punkte, an die Sie sich erinnern sollten, um gute Äußerungen zu sammeln

Benutzerabsicht

Stellen Sie vor allem bei der Vorbereitung von Äußerungen für Ihr KI-Modell sicher, dass Sie die Benutzerabsicht verstehen, für die Sie die Datensätze entwickeln. Sie müssen die verschiedenen Äußerungen herausfinden, die Benutzer eingeben können, während sie sich mit dem KI-Modell unterhalten.

Variation der Äußerungen

Variationen sind ein wesentlicher Bestandteil dieses Prozesses, denn je mehr Variationen für jede Absicht, desto bessere Ergebnisse erzielen Sie. Stellen Sie also sicher, dass Sie mehrere Variationen von Benutzeräußerungen erstellen. Sie können es tun, indem Sie

  • Erstellen Sie kurze, mittlere und lange Sätze für dieselben Sätze.
  • Ändern Sie die Wörter und die Länge der Sätze.
  • Mit einzigartigen Wörtern.
  • Pluralisieren der Sätze.
  • Grammatik verwechseln.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an Konversations-KI-Trainingsdaten besprechen.

Äußerungen sind nicht immer wohlgeformt

Die meisten Menschen haben die Angewohnheit, in ihren Gesprächen fragmentierte Sätze zu verwenden. Beim Umgang mit Robotern wünschen sie sich denselben Komfort. Aus diesem Grund sollten Sie nicht nur die vollständig strukturierten Sätze, sondern auch Tippfehler, Rechtschreibfehler und locker gesagte Sätze in Ihre Trainingsdaten aufnehmen.

Nutzungsbedingungen und Referenzen für Repräsentanten

Verwenden Sie beim Erstellen von Äußerungen Standardterminologie und Referenzen, die die meisten Menschen verstehen. Denken Sie daran, dass Sie keinen großartigen Roboter bauen müssen, der eine ausgefeilte Sprache verwendet, die nur Experten verstehen können. Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, Äußerungen zu formulieren, die sehr verbreitet und für alle leicht verständlich sind.

Variieren Sie Ausdrücke und Terminologie

Ein häufiger Fehler, den viele KI-Trainer häufig machen, ist, dass sie eine Vielzahl von Sätzen verwenden, aber die darin enthaltenen Schlüsselwörter nicht ändern. Angenommen, Sie erstellen Äußerungen wie „In welchem ​​Raum steht der Fernseher?“, „Wo steht der Fernseher?“, „Wo finde ich den Fernseher?“.

Die Sätze können sich in all diesen Äußerungen ändern, aber der Wortstamm „Fernsehen“ bleibt gleich. Sie müssen also sicherstellen, dass Sie Variationen für alles verwenden, was Sie eingeben. Anstelle von Fernsehen können Sie also Synonyme für das Wort verwenden.

Beispieläußerungen für jede Absicht

Beispieläußerungen werden für jede von Ihnen geplante Absicht zugewiesen. Die meisten KI-Trainingsplattformen schlagen vor, mindestens 10-15 Äußerungen pro Absicht hinzuzufügen. Glücklicherweise können Sie in den meisten Entwicklungsumgebungen Äußerungen hinzufügen, das Modell erstellen und testen und Ihre Äußerungen erneut aufrufen.

Die beste Vorgehensweise für die richtige Entitätsextraktion und korrekte Absichtsvorhersage besteht also darin, zunächst einige Äußerungen hinzuzufügen, sie zu testen und dann die anderen Eingaben hinzuzufügen.

Testen und Überprüfen in realen Szenarien

Das Testen des KI-Modells ist entscheidend, damit es perfekt ist. Am besten ist es jedoch, das Modell an verschiedenen Personengruppen zu testen, die nicht viel über das Projekt wissen.

Es wird die Schwachstellen aufdecken, die normalerweise von Ihrem Team nicht erkannt werden, da Ihr Team ein gemeinsames Verständnis des von Ihnen entworfenen KI-Modells hat.

Abgesehen davon haben wir auch eine kontinuierliche Überprüfung der Benutzeräußerungen. Es wird die Leistung von KI-Modellen demonstrieren, und Sie können das Modell mit besseren Reformen und Daten aktualisieren.

Fazit

Letztendlich tragen mehrere Faktoren zum Erfolg Ihrer Konversations-KI bei. Daher ist es am besten, das Modell von einem professionellen Dienst schulen zu lassen, der die Feinheiten des Projekts versteht. Es wird Ihre beste Chance sein, Ihr Modell auf Perfektion zu trainieren. Du könntest Kontaktieren Sie unser Shaip-Team um Ihre Anforderungen zu besprechen und mehr über unseren Prozess zu erfahren.

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