Cabaran AI Perbualan

Cara Mengurangkan Cabaran Data Biasa dalam AI Perbualan

Kita semua telah berinteraksi dengan aplikasi AI Perbualan seperti Alexa, Siri dan Google Home. Aplikasi ini telah menjadikan kehidupan seharian kita lebih mudah dan lebih baik.

AI Perbualan memperkasakan masa depan teknologi moden dan memudahkan komunikasi yang dipertingkatkan antara manusia dan mesin. Apabila mereka bentuk pembantu sembang lancar yang berfungsi dengan berkesan dan tepat, anda juga harus sedar tentang banyak cabaran pembangunan yang mungkin anda hadapi.

Di sini, kita akan bercakap tentang:

  • Pelbagai cabaran data biasa
  • Bagaimanakah ini mempengaruhi pengguna?
  • Cara terbaik untuk mengatasi cabaran ini dan banyak lagi.

Cabaran Data Biasa dalam AI Perbualan

Cabaran Data Ai Perbualan

Berdasarkan pengalaman kami bekerja dengan pelanggan teratas dan projek kompleks, kami telah menyusun senarai cabaran data AI perbualan yang paling biasa untuk anda.

  1. Kepelbagaian Bahasa

    Membina pembantu sembang berasaskan AI perbualan yang boleh memenuhi kepelbagaian bahasa adalah cabaran utama.

    Terdapat kira-kira 1.35 bilion orang yang berbahasa Inggeris sama ada sebagai bahasa kedua atau sebagai bahasa ibunda. Ini bermakna bahawa kurang daripada 20% penduduk dunia bercakap bahasa Inggeris, meninggalkan penduduk yang lain bercakap dalam bahasa selain bahasa Inggeris. Jadi, jika anda membuat pembantu sembang perbualan, anda juga harus mempertimbangkan kepelbagaian faktor bahasa.

  2. Dinamisme Bahasa

    Mana-mana bahasa adalah dinamik, dan menangkap dinamismenya serta melatih algoritma pembelajaran mesin berasaskan AI bukanlah mudah. Dialek, sebutan, slanga, dan nuansa boleh memberi kesan kepada kecekapan model AI.

    Walau bagaimanapun, cabaran terbesar untuk aplikasi berasaskan AI ialah mentafsir dengan tepat faktor manusia dalam input bahasa. Manusia membawa perasaan dan emosi dalam pergaduhan, menjadikannya mencabar untuk alat AI untuk memahami dan bertindak balas.

  3. Bunyi Latar

    Bunyi latar belakang boleh berlaku dalam perbualan serentak atau bunyi bertindih lain.

    Menggosok koleksi audio anda daripada bunyi latar belakang yang mengganggu seperti loceng pintu, anjing menyalak atau kanak-kanak bercakap di latar belakang adalah penting untuk kejayaan aplikasi.

    Selain itu, hari ini aplikasi AI perlu berurusan dengan pembantu suara bersaing yang hadir di premis yang sama. Menjadi sukar bagi pembantu suara untuk membezakan antara arahan suara manusia dan pembantu suara lain apabila ini berlaku.

  4. Penyegerakan Audio

    Apabila mengekstrak data daripada perbualan telefon untuk melatih pembantu maya, adalah mungkin untuk mempunyai pemanggil dan ejen pada dua talian berbeza. Adalah penting untuk mempunyai audio dari kedua-dua pihak untuk disegerakkan, dan perbualan ditangkap tanpa merujuk silang setiap fail.

  5. Kekurangan Data Khusus Domain

    Aplikasi berasaskan AI juga harus memproses bahasa khusus domain. Walaupun pembantu suara menunjukkan janji yang luar biasa dalam pemprosesan bahasa semulajadi, ia masih belum membuktikan penguasaan mereka terhadap bahasa khusus industri. Sebagai contoh, secara amnya tidak akan memberikan jawapan kepada soalan khusus domain mengenai industri kereta atau kewangan.

Set Data Suara / Pertuturan / Audio di luar rak untuk Melatih Model AI Perbualan Anda dengan Lebih Pantas

Bagaimanakah cabaran ini mempengaruhi pengguna?

Pembantu sembang AI perbualan mungkin serupa dengan carian berasaskan teks. Tetapi, perbezaan asas antara keduanya wujud. Dalam sokongan carian berasaskan teks, aplikasi ini menawarkan senarai hasil carian yang relevan yang boleh dipilih oleh pengguna, memberikan pengguna fleksibiliti yang sangat diperlukan dalam memilih salah satu pilihan.

Namun, dalam AI perbualan, pengguna biasanya tidak mendapat lebih daripada satu pilihan, dan mereka juga mengharapkan aplikasi itu memberikan hasil yang terbaik.

Jika alat kecerdasan buatan datang dengan bias data, hasilnya pastinya tidak tepat atau boleh dipercayai. Hasilnya boleh dipengaruhi oleh populariti dan bukan oleh keperluan pengguna, menjadikan hasilnya berlebihan.

Penyelesaian: Mengatasi Cabaran semasa Fasa Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam memerangi berat sebelah latihan ialah kesedaran dan penerimaan. Sebaik sahaja anda mengetahui bahawa set data anda mungkin dipenuhi dengan berat sebelah, anda pasti akan mengambil tindakan pembetulan.
Mengatasi Cabaran Data Ai

Langkah seterusnya ialah menyediakan kawalan secara proaktif kepada pengguna untuk menukar tetapan untuk mengimbangi bias secara langsung. Atau, maklum balas boleh dilingkarkan ke dalam sistem untuk mengurangkan isu berat sebelah secara proaktif.

Mengurangkan bunyi latar belakang, perbualan serentak dan pengendalian berbilang orang memerlukan teknik pengenalan suara yang dipertingkatkan. Sistem ini juga harus dilatih untuk memahami perbualan kontekstual dan perkataan atau frasa.

Keupayaan untuk mengenal pasti suara bukan manusia juga boleh dipertingkatkan apabila sistem diperkenalkan untuk menangani orang atau suara yang tidak berdaftar.

Apabila bercakap tentang kepelbagaian dalam bahasa, penyelesaiannya terletak pada meningkatkan bilangan set data bahasa yang digunakan untuk melatih model. Jadi, apabila perniagaan mengembangkan bilangan sistem untuk memenuhi pasaran bahasa yang besar, kepelbagaian bahasa boleh dicapai dengan lancar.

Faedah bekerja dengan vendor luar

Terdapat beberapa faedah bekerja dengan vendor luaran kerana ia membantu mengurangkan beberapa cabaran pengumpulan data perbualan.

Bekerjasama dengan vendor pihak ketiga yang berpengalaman menawarkan kecekapan dan kebolehpercayaan kos yang lebih tinggi. Ia adalah kos efektif untuk dapatkan set data berkualiti daripada vendor yang boleh dipercayai bukannya memperoleh pengumpulan data daripada set data latihan AI perbualan sumber terbuka.

Walaupun berat sebelah pasti wujud dalam setiap set data, dengan vendor luaran, anda boleh mengurangkan kos yang berkaitan dengan mengolah semula atau melatih semula model anda kerana percanggahan data dan berat sebelah bahasa yang berlebihan.

Vendor berpengalaman juga akan membantu anda menjimatkan masa pengumpulan data dan anotasi yang tepat. Vendor luar akan mempunyai kepakaran bahasa yang diperlukan untuk membangunkan model AI yang boleh membuka pasaran baharu untuk perniagaan anda.

Vendor boleh menyediakan set data yang berkualiti tinggi dan boleh disesuaikan yang sesuai dengan pilihan dan keperluan model anda. Tidak semua penyelesaian pengumpulan data dan anotasi pra-pakej boleh memihak kepada anda apabila melihat perkhidmatan pelanggan yang dipertingkatkan, kadar penukaran yang lebih tinggi dan penurunan kos perniagaan.

Kami mempunyai Data perbualan yang diperlukan oleh model AI anda.

Sebagai pembekal yang dipercayai dan berpengalaman, Shaip mempunyai koleksi besar-besaran set data AI perbualan untuk semua jenis model pembelajaran mesin. Selain itu, kami juga menyediakan data perbualan yang disesuaikan sepenuhnya dalam beberapa bahasa, dialek dan bahasa vernakular. Jika anda ingin membangunkan aplikasi sokongan sembang berasaskan AI yang boleh dipercayai dan tepat, kami mempunyai semua alatan yang boleh menjayakan projek anda.

Kongsi sosial