私たちは皆、次のような会話型AIアプリケーションとやり取りしてきました。 Alexa、Siri、Google Home。 これらのアプリケーションにより、私たちの日常生活は非常に簡単でより良いものになりました。
会話型AIは、現代のテクノロジーの未来を支え、人間と機械の間のコミュニケーションの強化を促進しています。 効果的かつ正確に機能するシームレスなチャットアシスタントを設計するときは、遭遇する可能性のある多くの開発上の課題にも注意する必要があります。
ここでは、以下について説明します。
- さまざまな一般的なデータの課題
- これらは消費者にどのように影響しますか？
- これらの課題を克服するための最良の方法など。
会話型AIにおける一般的なデータの課題
トップクライアントや複雑なプロジェクトでの経験に基づいて、最も一般的な会話型AIデータの課題のリストをまとめました。
言語の多様性
言語の多様性に対応できる会話型AIベースのチャットアシスタントを構築することは、大きな課題です。
そこには 1.35億人 第二言語または母国語として英語を話す人。 これは、世界人口の20％未満が英語を話し、残りの人口は英語以外の言語で会話していることを意味します。 したがって、会話型チャットアシスタントを作成する場合は、言語要素の多様性も考慮する必要があります。
言語ダイナミズム
どの言語も動的であり、そのダイナミズムを捉えてAIベースの機械学習アルゴリズムをトレーニングすることは簡単ではありません。 方言、発音、スラング、ニュアンス AIモデルの習熟度に影響を与える可能性があります。
ただし、AIベースのアプリケーションの最大の課題は、言語入力の人的要因を正確に解読することです。 人間は感情や感情を争いに持ち込み、AIツールが理解して反応することを困難にします。
背景ノイズ
バックグラウンドノイズは、同時会話または他の重複する音に含まれる可能性があります。
オーディオコレクションをスクラブして、次のような干渉するバックグラウンドノイズを取り除きます。 ドアベル、犬の吠え声、子供 バックグラウンドで話すことは、アプリケーションの成功にとって非常に重要です。
さらに、最近のAIアプリケーションは、同じ敷地内に存在する競合する音声アシスタントを処理する必要があります。 これが発生すると、音声アシスタントが人間の音声コマンドと他の音声アシスタントを区別することが困難になります。
オーディオ同期
電話での会話からデータを抽出して仮想アシスタントをトレーニングする場合、発信者とエージェントをXNUMXつの異なる回線に接続することができます。 両側からの音声を同期し、すべてのファイルを相互参照せずに会話をキャプチャすることが重要です。
ドメイン固有のデータの欠如
AIベースのアプリケーションは、ドメイン固有言語も処理する必要があります。 音声アシスタントは 自然言語処理、業界固有の言語に対する彼らの優位性はまだ証明されていません。 たとえば、一般的に、自動車や金融業界に関するドメイン固有の質問に対する回答は提供されません。
これらの課題は消費者にどのように影響しますか？
会話型AIチャットアシスタントは、テキストベースの検索に似ている場合があります。 しかし、XNUMXつの間に基本的な違いがあります。 テキストベースの検索サポートでは、アプリケーションはユーザーが選択できる関連する検索結果のリストを提供し、ユーザーがオプションのXNUMXつを選択する際に非常に必要とされる柔軟性を提供します。
それでも、会話型AIでは、ユーザーは通常、複数のオプションを取得することはなく、アプリケーションが最良の結果を提供することも期待しています。
人工知能ツールにデータバイアスが付属している場合、結果は確かに正確または信頼できるものではありません。 結果は、ユーザーの要件ではなく人気の影響を受ける可能性があり、結果が冗長になります。
解決策：データ収集フェーズでの課題の克服
トレーニングバイアスと戦うための最初のステップは、意識と受容です。 データセットが偏見に満ちている可能性があることがわかったら、是正措置を講じる必要があります。
次のステップは、バイアスを直接相殺するように設定を変更するためのコントロールをユーザーに積極的に提供することです。 または、フィードバックをシステムにループさせて、バイアスの問題を積極的に軽減することもできます。
バックグラウンドノイズ、同時会話、および複数人の処理を軽減するには、強化された音声識別技術が必要です。 システムはまた、文脈上の会話や単語やフレーズを理解するように訓練されるべきです。
未登録の人や声に対応するシステムを導入することで、人間以外の声を識別する機能も強化できます。
言語の多様性に関して言えば、解決策は、モデルのトレーニングに使用される言語データセットの数を増やすことにあります。 したがって、企業が大規模な言語市場に対応するためにシステムの数を増やすと、言語の多様性をシームレスに実現できます。
外部ベンダーと協力することの利点
外部ベンダーと協力することには、会話型データ収集の課題のいくつかを軽減するのに役立つため、いくつかの利点があります。
経験豊富なサードパーティベンダーと協力することで、コスト効率と信頼性が向上します。 費用対効果が高い 信頼できるベンダーから高品質のデータセットを入手する オープンソースの会話型AIトレーニングデータセットからデータ収集を取得する代わりに。
バイアスはすべてのデータセットに必ず存在しますが、外部ベンダーを使用すると、データの不一致や過度の言語バイアスのために、モデルの再加工や再トレーニングに関連するコストを削減できます。
経験豊富なベンダーも時間を節約するのに役立ちます データ収集 正確な注釈。 外部ベンダーは、ビジネスに新しい市場を開くことができるAIモデルを開発するために必要な言語の専門知識を持っています。
ベンダーは、モデルの好みや要件に合った高品質でカスタマイズ可能なデータセットを提供できます。 強化されたカスタマーサービス、より高いコンバージョン率、およびビジネスコストの削減を検討する場合、すべての事前にパッケージ化されたデータ収集および注釈ソリューションが有利に機能するわけではありません。
AIモデルに必要な会話型データがあります。
信頼できる経験豊富なプロバイダーとして、 Shaipには膨大なコレクションがあります 会話型AIデータセット すべてのタイプの機械学習モデルに対応します。 さらに、いくつかの言語、方言、および土語で完全にカスタマイズされた会話データも提供します。 信頼性が高く正確なAIベースのチャットサポートアプリケーションを開発したい場合は、プロジェクトを成功させるためのすべてのツールが用意されています。
