ما هو "التعبير" في الذكاء الاصطناعي؟: أمثلة ومجموعات بيانات وأفضل الممارسات

هل تساءلت يومًا كيف تستيقظ روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون عندما تقول ، "يا Siri" أو "Alexa"؟ إنه بسبب جمع نطق النص أو تشغيل الكلمات المضمنة في البرنامج الذي ينشط النظام بمجرد سماعه كلمة التنبيه المبرمجة.

ومع ذلك ، فإن العملية الشاملة لإنشاء الأصوات والبيانات اللفظية ليست بهذه البساطة. إنها عملية يجب إجراؤها بالتقنية الصحيحة للحصول على النتائج المرجوة. لذلك ، ستشارك هذه المدونة الطريق لإنشاء أقوال جيدة / كلمات محفزة تعمل بسلاسة مع الذكاء الاصطناعي للمحادثة.

ما هو "اللفظ" في الذكاء الاصطناعي؟

في الذكاء الاصطناعي التفاعلي (روبوتات الدردشة والمساعدات الصوتية)، تُعدّ الجملة الصوتية مُدخلات قصيرة من المستخدم، أي الكلمات التي يقولها أو يكتبها الشخص بدقة. تستخدم النماذج الجمل الصوتية لتحديد نية المستخدم (هدفه) وأي كيانات (تفاصيل مثل التواريخ وأسماء المنتجات والكميات).

أمثلة بسيطة

بوت التجارة الإلكترونية

العبارة: " تتبع طلبي 123-456 ".

• النية: TrackOrder
• الكيان: معرف الطلب = 123-456

روبوت الاتصالات

العبارة: " قم بترقية باقة البيانات الخاصة بي ".

• النية: خطة التغيير
• الكيان: plan_type = data

المساعد الصوتي المصرفي

العبارة (منطوقة): "ما هو رصيد حسابي الجاري اليوم؟ "

• القصد: التحقق من التوازن
• الكيانات: account_type = التحقق، date = اليوم

لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي المحادثي الخاص بك إلى بيانات نطق جيدة

إذا كنت ترغب في أن يكون روبوت الدردشة أو المساعد الصوتي لديك مفيدًا وفعالًا، وليس مجرد أداة جامدة، فابدأ ببيانات عبارات أفضل. اطلع على كيفية قيامنا بذلك في دراسة حالة جمع العبارات هذه - 22 ألف ساعة عبر 13 لغة. العبارات هي الكلمات التي ينطقها أو يكتبها الناس لإنجاز مهامهم ("احجز لي غرفة غدًا"، "غيّر خطتي"، "ما هو الوضع؟"). وهي تُسهم في تصنيف النوايا، واستخراج الكيانات، وفي النهاية تحسين تجربة المستخدم. إذا كنت تفضل توسيع نطاق هذا العمل بالتعاون مع شريك، فإن خدمات بيانات الذكاء الاصطناعي التفاعلي من Shaip تتولى جمع البيانات، ونسخها، وتصنيفها بشكل كامل. عندما تكون العبارات متنوعة، وممثلة، ومصنفة بدقة، تتعلم نماذجك الحدود الصحيحة بين النوايا وتتعامل مع المدخلات غير المنظمة من العالم الحقيقي بكفاءة عالية.

بناء مستودع العبارات الخاص بك: سير عمل بسيط

1. ابدأ من لغة المستخدم الحقيقية

استخرج سجلات المحادثات، واستعلامات البحث، ونصوص الرد الصوتي التفاعلي، وملاحظات الموظفين ، ورسائل البريد الإلكتروني للعملاء. صنّفها حسب هدف المستخدم لتحديد نواياه. (ستلتقط المصطلحات العامية والنماذج الذهنية التي قد لا تخطر على بالك في غرفة عادية).

2. خلق التنوع عن قصد

لكل غرض، اكتب أمثلة متنوعة:

• أعد صياغة الأفعال والأسماء ("إلغاء"، "إيقاف"، "إنهاء"؛ "خطة"، "اشتراك").
• قم بخلط أطوال الجملة وبنيتها (السؤال، التوجيه، الشظية).
• قم بتضمين الأخطاء المطبعية، والاختصارات، والرموز التعبيرية (للدردشة)، والتبديل بين الرموز عند الاقتضاء.
• أضف الحالات السلبية التي تبدو مشابهة ولكن يجب لست الخريطة لهذا القصد.

3. تحقيق التوازن في فصولك الدراسية

يؤدي التدريب غير المتوازن للغاية (مثلاً، 500 مثال لغرض واحد و10 لأغراض أخرى) إلى الإضرار بجودة التنبؤ. حافظ على أحجام الأغراض متساوية نسبياً وقم بزيادتها معاً وفقاً لبيانات حركة المرور.

4. التحقق من الجودة قبل التدريب

حظر البيانات ذات الإشارة المنخفضة باستخدام أدوات التحقق أثناء عملية التأليف/الجمع:

• كشف اللغة: تأكد من أن الأمثلة هي اللغة المستهدفة.
• كاشف الهراء: التقاط سلاسل لا معنى لها.
• التحقق من التكرارات/شبه التكرارات: الحفاظ على التنوع العالي.
• التعابير العادية/التدقيق الإملائي والنحوي: فرض قواعد الأسلوب حيثما دعت الحاجة.
  يمكن للمحققين الأذكياء (كما يستخدمهم Appen) أتمتة أجزاء كبيرة من هذه البوابة.

5. تسمية الكيانات بشكل متسق

حدد أنواع الخانات (التواريخ، المنتجات، العناوين) وأظهر للمُعلِّقين كيفية تحديد الحدود . يمكن للأنماط مثل "النمط أي" في LUIS أن تُزيل الغموض عن النطاقات الطويلة والمتغيرة (مثل أسماء المستندات) التي تُربك النماذج.

6. اختبار كما لو كان إنتاجًا

قم بإرسال عبارات حقيقية غير مرئية إلى نقطة نهاية التنبؤ أو روبوت تجريبي، وراجع حالات التصنيف الخاطئ، وقم بتضمين الأمثلة الغامضة في التدريب. اجعل هذه العملية حلقة متكررة: جمع ← تدريب ← مراجعة ← توسيع.

ماذا يعني "الواقع الفوضوي" حقًا (وكيفية التعامل معه)

نادرًا ما يتحدث المستخدمون الحقيقيون بجمل مثالية. توقع:

• فتات: "استرداد رسوم الشحن"
• الأهداف المركبة: "إلغاء الطلب وإعادة الطلب باللون الأزرق"
• الكيانات الضمنية: "الشحن إلى مكتبي" (يجب أن تعرف أي مكتب)
• التباس: "تغيير خطتي" (أي خطة؟ متى ستدخل حيز التنفيذ؟)

حلول عملية

• نقدم لك توضيحات توضيحية فقط عند الحاجة؛ تجنب الإفراط في السؤال.
• إنها تقوم بالتسجيل نقل السياق (ضمائر مثل "هذا الطلب"، "الأخير").
• استعمل نوايا بديلة مع الاسترداد المستهدف: "يمكنني المساعدة في إلغاء الخطط أو تغييرها - ما الذي تريده؟"
• الشاشات صحة النية (الارتباك، التصادم) وإضافة البيانات حيث تكون ضعيفة