¿Alguna vez te has preguntado cómo se despiertan los chatbots y los asistentes virtuales cuando dices "Oye, Siri" o "Alexa"? Es debido a la recopilación de expresiones de texto o las palabras desencadenantes integradas en el software que activa el sistema tan pronto como escucha la palabra de activación programada.
Sin embargo, el proceso general de creación de sonidos y datos de pronunciación no es tan simple. Es un proceso que debe llevarse a cabo con la técnica adecuada para obtener los resultados deseados. Por lo tanto, este blog compartirá la ruta para crear buenos enunciados/palabras desencadenantes que funcionen a la perfección con su IA conversacional.
¿Qué son las Enunciaciones?
Los enunciados pueden denominarse frases o palabras desencadenantes que se utilizan para activar un modelo artificialmente inteligente. Cuando su modelo de IA detecta su palabra de activación, automáticamente comienza a registrar la siguiente solicitud del usuario y responde con una acción o respuesta adecuada.
Utterance utiliza el concepto de aprendizaje profundo para enseñarle al software cómo reconocer palabras de activación. Una vez que Wake Word activa el software, el sistema comienza a capturar, decodificar y atender la solicitud. Cuando no está en uso, el sistema sigue escuchando pasivamente las palabras desencadenantes.
Para que su software de IA obtenga resultados precisos, es esencial capturar una gran cantidad de expresiones diferentes para cada intención. Ayuda a un mejor entrenamiento para el modelo de IA.
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Puntos a recordar al crear un depósito de expresiones
Ahora que sabemos que el entrenamiento es importante para los modelos de IA, lo siguiente que debe saber es cómo proporcionar expresiones a los modelos de IA. Por lo general, se crea un repositorio de expresiones para entrenar las IA conversacionales.
Sin embargo, hay varias cosas que recordar al crear repositorios de expresiones. Las siguientes son las cosas a considerar:
Intención del usuario
Principalmente, mientras prepara expresiones para su modelo de IA, asegúrese de comprender la intención del usuario para la que está desarrollando los conjuntos de datos. Debe averiguar las diferentes expresiones que los usuarios pueden ingresar mientras conversan con el modelo de IA.
Variación de expresiones
Las variaciones son una parte esencial de este proceso, ya que cuantas más variaciones para cada intención, mejores resultados obtendrás. Por lo tanto, asegúrese de crear múltiples variaciones de las declaraciones de los usuarios. Puedes hacerlo por
- Crear oraciones cortas, medianas y largas para las mismas oraciones.
- Cambiar las palabras y la longitud de las oraciones.
- Usando palabras únicas.
- Pluralizar las oraciones.
- Mezclando la gramática.
Las expresiones no siempre están bien formadas
La mayoría de la gente tiene la costumbre de usar oraciones fragmentadas en sus conversaciones. Cuando se trata de robots, desean tener la misma comodidad. Es por eso que no solo debe incluir las oraciones estructuradas completas, sino también agregar errores tipográficos, faltas de ortografía y oraciones sueltas en sus datos de entrenamiento.
Términos y referencias del representante de apalancamiento
Al crear declaraciones, utilice terminología estándar y referencias que la mayoría de la gente entienda. Recuerde, no tiene que construir un gran robot que use un lenguaje sofisticado que solo los expertos pueden entender. En su lugar, concéntrese en formular declaraciones que sean muy comunes y fácilmente comprensibles para todos.
Varíe las frases y la terminología
Un error común que cometen muchos entrenadores de IA es que usan una variedad de oraciones pero no cambian las palabras clave en ellas. Por ejemplo, suponga que crea enunciados como "¿En qué habitación está la televisión?", "¿Dónde está ubicada la televisión?", "¿Dónde encontraré la televisión?".
Las oraciones pueden cambiar en todos estos enunciados, pero la raíz de la palabra 'televisión' sigue siendo la misma. Por lo tanto, debe asegurarse de utilizar variaciones para todo lo que ingrese. Entonces, en lugar de televisión, puede usar sinónimos para la palabra.
Expresiones de ejemplo para cada intención
Se asignan expresiones de ejemplo para cada intención que haya planificado. La mayoría de las plataformas de entrenamiento de IA sugieren agregar al menos 10-15 declaraciones por intención. Afortunadamente, la mayoría de los entornos de desarrollo le permiten agregar declaraciones, crear y probar el modelo y revisar sus declaraciones.
Por lo tanto, la mejor práctica para la extracción correcta de la entidad y la predicción correcta de la intención es agregar primero algunas expresiones, probarlas y luego agregar las otras entradas.
Pruebas y revisión en escenarios de la vida real
Probando, el modelo de IA es crucial para que sea perfecto. Sin embargo, es mejor probar el modelo contra diferentes grupos de personas que no saben mucho sobre el proyecto.
Resaltará las vulnerabilidades que su equipo generalmente no detecta, ya que su equipo tiene una comprensión común del modelo de IA que está diseñando.
Aparte de eso, también tenemos una revisión continua de las declaraciones de los usuarios. Mostrará el rendimiento de los modelos de IA y podrá actualizar el modelo con mejores reformas y datos.
Conclusión
Eventualmente, varios factores contribuyen al éxito de su IA conversacional. Por lo tanto, es mejor obtener la formación del modelo de un servicio profesional que comprenda las complejidades del proyecto. Será su mejor oportunidad para entrenar a su modelo para la perfección. Puedes póngase en contacto con nuestro equipo de Shaip para discutir sus requisitos y conocer nuestro proceso.
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