テキスト発話コレクション

会話型 AI に優れた発話データが必要な理由

「Hey Siri」または「Alexa」と言うと、チャットボットや仮想アシスタントがどのように起動するのか疑問に思ったことはありませんか? これは、プログラムされたウェイク ワードを聞くとすぐにシステムを起動する、ソフトウェアに埋め込まれたテキスト発話コレクションまたはトリガー ワードによるものです。

ただし、音声と発話データを作成する全体的なプロセスはそれほど単純ではありません。 目的の結果を得るには、適切な技術を使用して実行する必要があるプロセスです。 したがって、このブログでは、会話型 AI とシームレスに連携する優れた発話/トリガー ワードを作成するためのルートを共有します。

発話とは

発話は、人工知能モデルを起動するために使用されるフレーズまたはトリガー ワードと呼ばれることがあります。 AI モデルがウェイク ワードを検出すると、自動的にユーザーの次の要求の記録を開始し、適切なアクションまたは応答で応答します。

発話では、ディープ ラーニングの概念を使用して、ウェイク ワードの認識方法をソフトウェアに学習させます。 ウェイク ワードがソフトウェアをアクティブにすると、システムは要求のキャプチャ、デコード、およびサービスを開始します。 使用していないとき、システムは受動的にトリガー ワードを聞き続けます。

AI ソフトウェアが正確な結果を導き出すためには、すべてのインテントに対して多数の異なる発話をキャプチャすることが不可欠です。 AI モデルのより良いトレーニングに役立ちます。

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発話のリポジトリを作成する際の注意点

AI モデルにとってトレーニングが重要であることがわかったので、次に知っておくべきことは、AI モデルに発話を提供する方法です。 通常、発話のリポジトリは、会話型 AI をトレーニングするために作成されます。

ただし、発話のリポジトリを構築する際には、覚えておくべきさまざまなことがあります。 考慮すべき事項は次のとおりです。

良い発言を集めるためのポイント

ユーザーの意図

AI モデルの発話を準備するときは、何よりも、データセットを開発しているユーザーの意図を理解していることを確認してください。 AI モデルとの会話中にユーザーが入力する可能性のあるさまざまな発話を把握する必要があります。

発話のバリエーション

各インテントのバリエーションが多いほど、より良い結果が得られるため、バリエーションはこのプロセスの重要な部分です。 そのため、ユーザー発話のバリエーションを複数作成するようにしてください。 あなたはそれを行うことができます

  • 同じ文章に対して短文、中文、大文を作成する。
  • 単語と文の長さを変更します。
  • 独特の言葉使い。
  • 文の複数形化。
  • 文法を混同します。

発話は常に正しい形式であるとは限らない

ほとんどの人は、会話で断片的な文章を使用する習慣があります。 ロボットを扱うとき、彼らは同じ利便性を望んでいます。 そのため、完全な構造化された文を含めるだけでなく、タイプミス、スペルミス、おおざっぱな文をトレーニング データに追加する必要があります。

代表的な用語と参考文献を活用する

発話を作成するときは、ほとんどの人が理解できる標準的な用語と参考文献を使用してください。 専門家だけが習得できる洗練された言語を使用する優れたロボットを構築する必要はないことを忘れないでください。 代わりに、非常に一般的で誰にでも簡単に理解できる発話を作成することに集中してください。

フレーズと用語を変える

多くの AI トレーナーがよく犯すよくある間違いは、さまざまな文章を使用しているにもかかわらず、キーワードを変更していないことです。 たとえば、「テレビはどの部屋にありますか?」、「テレビはどこにありますか?」、「テレビはどこにありますか?」などの発話を作成したとします。

これらすべての発話で文が変わる可能性がありますが、語根の「テレビ」は同じままです。 そのため、入力するすべてのものにバリエーションを使用するようにする必要があります。 したがって、テレビの代わりに、単語の同義語を使用できます。

各インテントの発話例

発話の例は、計画した各インテントに割り当てられます。 ほとんどの AI トレーニング プラットフォームでは、意図ごとに少なくとも 10 ~ 15 の発話を追加することが推奨されています。 幸いなことに、ほとんどの開発環境では、発話を追加し、モデルを作成してテストし、発話を再検討することができます。

したがって、適切なエンティティ抽出と正しい意図予測のベスト プラクティスは、最初にいくつかの発話を追加し、それらをテストしてから、他の入力を追加することです。

実際のシナリオでのテストとレビュー

テストでは、AI モデルは完璧であるために不可欠です。 ただし、プロジェクトについてよく知らないさまざまなグループに対してモデルをテストすることをお勧めします。

チームは、設計している AI モデルについて共通の理解を持っているため、通常はチームによって検出されない脆弱性が明らかになります。

それとは別に、ユーザーの発話の継続的なレビューも行っています。 AI モデルのパフォーマンスを紹介し、より良い改革とデータでモデルを更新することができます。

まとめ

最終的に、会話型 AI の成功にはいくつかの要因が影響します。 したがって、プロジェクトの複雑さを理解している専門サービスからモデルをトレーニングすることをお勧めします。 モデルを完全にトレーニングすることが最善の方法です。 してもいいです Shaipチームに連絡する お客様の要件について話し合い、当社のプロセスについて学びます。

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