Chatbot Eğitim Verileri

Tanım

Sohbet robotu eğitim verileri, konuşma tabanlı yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanılan örnek konuşmalar, niyetler ve yanıtlardan oluşur. SSS, transkriptler ve etiketli diyalog akışlarını içerebilir.

Amaç

Amacı, sohbet robotlarının kullanıcı girdilerini anlamasına ve uygun yanıtlar üretmesine yardımcı olacak örnekler sunmaktır. Bu sayede gerçek dünyadaki konuşmalarda güvenilir performans sağlanır.

Önem

• Chatbot yanıtlarının doğruluğunu ve doğallığını belirler.
• Düşük kaliteli eğitim verileri alakasız veya yanlış cevaplara yol açar.
• Yeni dil ve eğilimleri yansıtacak şekilde sürekli güncellenmelidir.
• Niyet tanıma ve NLU veri kümeleriyle örtüşebilir.

Nasıl Rezervasyon Yaparım ?

1. Diyalogları, SSS'leri ve destek metinlerini toplayın.
2. Verileri niyetler ve varlıklarla etiketleyin.
3. Eğitim ve doğrulama setlerine bölün.
4. Gözetimli öğrenme veya ince ayar kullanarak sohbet robotu modellerini eğitin.
5. Gerçek dünya kullanıcı sorgularıyla performansı test edin.

Örnekler (Gerçek Dünya)

• Microsoft Bot Framework: Alana özgü sohbet verileri üzerinde eğitildi.
• Google Dialogflow: Eğitim için açıklamalı niyetleri ve varlıkları kullanır.
• OpenAI ChatGPT ince ayarı: düzenlenmiş konuşmalar üzerinde eğitildi.

Referanslar / İlave Okumalar

• Chatbot Oluşturma — Stanford CS224U Dersleri.
• Chatbot İçin Yapay Zeka Eğitim Verileri
• Diyalog Durumu İzleme Mücadelesi (DSTC) — Microsoft Araştırma.
• Sarılma Yüzü Konuşma Yapay Zeka Modelleri — Sarılma Yüzü.