Metin Sözcesi Koleksiyonu

Konuşma Yapay Zekanızın Neden İyi İfade Verilerine İhtiyacı Var?

'Hey Siri' veya 'Alexa' dediğinizde sohbet robotlarının ve sanal asistanların nasıl uyandığını hiç merak ettiniz mi? Bunun nedeni, programlanan uyandırma sözcüğünü duyar duymaz sistemi etkinleştiren yazılıma gömülü sözcükleri tetikleyen veya metin ifade koleksiyonudur.

Ancak, sesler ve ifade verileri oluşturmanın genel süreci o kadar basit değildir. İstenilen sonuçların alınabilmesi için doğru teknikle yapılması gereken bir işlemdir. Bu nedenle, bu blog, konuşma AI'nızla sorunsuz bir şekilde çalışan iyi ifadeler/tetikleyici kelimeler oluşturmanın yolunu paylaşacaktır.

Söylemler nedir?

Sözcükler, yapay olarak akıllı bir modeli etkinleştirmek için kullanılan ifadeler veya tetikleyici sözcükler olarak adlandırılabilir. AI modeliniz uyandırma kelimesini algıladığında, kullanıcının bir sonraki isteğini otomatik olarak kaydetmeye başlar ve uygun bir eylem veya yanıtla yanıt verir.

Sözce, yazılıma uyanık sözcükleri nasıl tanıyacağını öğretmek için derin öğrenme kavramını kullanır. Uyandırma sözcüğü yazılımı etkinleştirdiğinde, sistem isteği yakalamaya, kodunu çözmeye ve hizmet vermeye başlar. Sistem kullanılmadığında pasif olarak tetikleyici kelimeleri dinlemeye devam eder.

AI yazılımınızın doğru sonuçlar elde etmesi için, her amaç için çok sayıda farklı ifadeyi yakalamak çok önemlidir. AI modeli için daha iyi eğitime yardımcı olur.

[Ayrıca Okuyun: Siri ve Alexa'nın Sizi Nasıl Anladığını bilmek ister misiniz??]

İfadeler Deposu Oluştururken Hatırlanması Gereken Noktalar

Artık AI modelleri için eğitimin önemli olduğunu bildiğimize göre, bilmemiz gereken bir sonraki şey, AI modellerine ifadelerin nasıl sağlanacağıdır. Genellikle, konuşma yapay zekalarını eğitmek için bir ifade havuzu oluşturulur.

Ancak, ifade havuzları oluştururken hatırlanması gereken çeşitli şeyler vardır. Dikkate alınması gerekenler şunlardır:

İyi ifadeler toplamak için hatırlanması gereken noktalar

Kullanıcı Amacı

Öncelikle, AI modeliniz için ifadeler hazırlarken, veri kümelerini geliştirmekte olduğunuz kullanıcı amacını anladığınızdan emin olun. Kullanıcıların yapay zeka modeliyle konuşurken girebilecekleri farklı ifadeleri bulmanız gerekir.

Sözlerin Varyasyonu

Varyasyonlar bu sürecin önemli bir parçasıdır, çünkü her bir amaç için ne kadar fazla varyasyon o kadar iyi sonuçlar elde edersiniz. Bu nedenle, kullanıcı ifadelerinin birden çok varyasyonunu oluşturduğunuzdan emin olun. ile yapabilirsin

  • Aynı cümleler için kısa, orta ve büyük cümleler oluşturma.
  • Cümlelerin kelimelerini ve uzunluklarını değiştirme.
  • Benzersiz kelimeler kullanmak.
  • Cümleleri çoğullaştırma.
  • Gramer karıştırma.

Söylemler Her Zaman İyi Biçimlendirilmemiştir

Çoğu insan konuşmalarında parçalı cümleler kullanma alışkanlığına sahiptir. Robotlarla uğraşırken aynı rahatlığa sahip olmak istiyorlar. Bu nedenle, eğitim verilerinize yalnızca tam yapılandırılmış cümleler eklemekle kalmamalı, aynı zamanda yazım hataları, yanlış yazımlar ve gevşekçe söylenen cümleler de eklemelisiniz.

Temsilci Şartları ve Referanslarından Yararlanın

İfadeler oluştururken, çoğu insanın anladığı standart terminoloji ve referansları kullanın. Unutmayın, yalnızca uzmanların edinebileceği karmaşık bir dil kullanan harika bir robot yapmak zorunda değilsiniz. Bunun yerine, oldukça yaygın olan ve herkes tarafından kolayca anlaşılabilen ifadeleri formüle etmeye odaklanın.

Farklı İfadeler ve Terminoloji

Birçok AI eğitmeninin sıklıkla yaptığı yaygın bir hata, çeşitli cümleler kullanmaları, ancak bunların içindeki anahtar kelimeleri değiştirmemeleridir. Örneğin, “Televizyon hangi odada?”, “Televizyon nerede?”, “Televizyonu nerede bulacağım?” gibi ifadeler ürettiğinizi varsayalım.

Tüm bu ifadelerde cümleler değişebilir, ancak 'televizyon' kök kelimesi aynı kalır. Bu nedenle, girdiğiniz her şey için varyasyonları kullandığınızdan emin olmanız gerekir. Yani televizyon yerine kelimenin eş anlamlılarını kullanabilirsiniz.

Her Niyet İçin Örnek Sözler

Planladığınız her amaç için örnek ifadeler atanır. Çoğu AI eğitim platformu, amaç başına en az 10-15 ifade eklemeyi önerir. Neyse ki, çoğu geliştirme ortamı, ifadeler eklemenize, modeli oluşturup test etmenize ve ifadelerinizi yeniden gözden geçirmenize izin verir.

Bu nedenle, doğru varlık çıkarma ve doğru niyet tahmini için en iyi uygulama, önce birkaç ifade eklemek, bunları test etmek ve ardından diğer girdileri eklemektir.

Gerçek Hayat Senaryolarında Test Etme ve İnceleme

Test, AI modeli mükemmel olması için çok önemlidir. Ancak, modeli proje hakkında fazla bilgisi olmayan farklı insan gruplarına karşı test etmek en iyisidir.

Ekibiniz tasarladığınız AI modeli hakkında ortak bir anlayışa sahip olduğundan, genellikle ekibiniz tarafından algılanmayan güvenlik açıklarını ortaya çıkaracaktır.

Bunun dışında, kullanıcı ifadelerini sürekli olarak gözden geçiriyoruz. AI modellerinin performansını gösterecek ve modeli daha iyi reformlar ve verilerle güncelleyebileceksiniz.

Sonuç

Sonunda, konuşma yapay zekanızın başarısına birkaç faktör katkıda bulunur. Bu nedenle, projenin inceliklerini anlayan profesyonel bir servisten eğitilmiş modeli almak en iyisidir. Modelinizi mükemmellik için eğitmek için en iyi şansınız olacak. Yapabilirsin Shaip ekibimizle iletişime geçin gereksinimlerinizi tartışmak ve sürecimiz hakkında bilgi edinmek için.

[Ayrıca Okuyun: Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz]

sosyal paylaşım