مجموعة نطق النص

لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى بيانات الكلام الجيد؟

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 الكلام؟

يمكن الإشارة إلى الألفاظ على أنها جمل أو كلمات محفزة تُستخدم لتنشيط نموذج ذكي اصطناعي. عندما يكتشف نموذج AI الخاص بك كلمة التنبيه الخاصة به ، فإنه يبدأ تلقائيًا في تسجيل طلب المستخدم التالي والرد عليه بإجراء أو رد مناسب.

يستخدم الكلام مفهوم التعلم العميق لتعليم البرنامج كيفية التعرف على كلمات التنبيه. بمجرد تنشيط كلمة التنبيه البرنامج ، يبدأ النظام في التقاط الطلب وفك تشفيره وخدمته. عندما لا يكون قيد الاستخدام ، يستمر النظام في الاستماع بشكل سلبي للكلمات المحفزة.

لكي يتمكن برنامج الذكاء الاصطناعي الخاص بك من الحصول على نتائج دقيقة ، فإن التقاط عدد كبير من الكلمات المختلفة لكل نية أمر ضروري. يساعد في تدريب أفضل لنموذج الذكاء الاصطناعي.

[اقرأ أيضًا: هل ترغب في معرفة كيف يفهمك Siri و Alexa?]

نقاط يجب تذكرها أثناء إنشاء مستودع للألفاظ

الآن بعد أن علمنا أن التدريب مهم لنماذج الذكاء الاصطناعي ، فإن الشيء التالي الذي يجب معرفته هو كيفية تقديم الكلام لنماذج الذكاء الاصطناعي. عادة ، يتم إنشاء مستودع للألفاظ لتدريب الذكاء الاصطناعي للمحادثة.

ومع ذلك ، هناك العديد من الأشياء التي يجب تذكرها أثناء بناء مستودعات للألفاظ. فيما يلي الأشياء التي يجب مراعاتها:

نقاط يجب تذكرها لجمع الأقوال الطيبة

نية المستخدم

قبل كل شيء ، أثناء إعداد الكلام لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، تأكد من فهمك لنية المستخدم التي تقوم بتطوير مجموعات البيانات من أجلها. أنت بحاجة إلى معرفة مختلف الأقوال التي قد يدخلها المستخدمون أثناء التحدث مع نموذج الذكاء الاصطناعي.

اختلاف الكلام

تعد الاختلافات جزءًا أساسيًا من هذه العملية ، فكلما زادت الاختلافات لكل نية ، كانت النتائج أفضل التي ستحققها. لذلك ، تأكد من إنشاء أشكال متعددة من أقوال المستخدم. يمكنك القيام بذلك عن طريق

  • تكوين جمل قصيرة ومتوسطة وكبيرة لنفس الجمل.
  • تغيير الكلمات وطول الجمل.
  • استخدام كلمات فريدة.
  • تعدّد الجمل.
  • خلط القواعد.

الأقوال ليست جيدة التكوين دائمًا

معظم الناس لديهم عادة استخدام جمل مجزأة في محادثاتهم. عند التعامل مع الروبوتات ، فإنهم يرغبون في الحصول على نفس الراحة. هذا هو السبب في أنه لا يجب عليك تضمين الجمل المهيكلة الكاملة فحسب ، بل يجب أيضًا إضافة الأخطاء المطبعية والأخطاء الإملائية والجمل المفكوكة بشكل فضفاض في بيانات التدريب الخاصة بك.

الاستفادة من الشروط والمراجع التمثيلية

عند إنشاء الكلمات المنطوقة ، استخدم المصطلحات القياسية والمراجع التي يفهمها معظم الناس. تذكر أنك لست مضطرًا إلى بناء روبوت رائع يستخدم لغة معقدة لا يمكن إلا للخبراء الحصول عليها. بدلاً من ذلك ، ركز على صياغة أقوال شائعة جدًا ويمكن للجميع فهمها بسهولة.

جمل ومصطلحات مختلفة

من الأخطاء الشائعة التي يرتكبها العديد من مدربي الذكاء الاصطناعي غالبًا أنهم يستخدمون مجموعة متنوعة من الجمل ولكن لا يغيرون الكلمات الرئيسية فيها. على سبيل المثال ، لنفترض أنك تكتب كلمات مثل "في أي غرفة يوجد التلفزيون؟" ، "أين يوجد التلفزيون؟" ، "أين سأجد التليفزيون؟".

قد تتغير الجمل في كل هذه الأقوال ، لكن الجذر كلمة "تلفزيون" يبقى كما هو. لذلك عليك التأكد من أنك تستخدم التباينات لكل ما تدخله. لذا بدلاً من التلفاز ، يمكنك استخدام مرادفات للكلمة.

أمثلة على الألفاظ لكل نية

يتم تعيين أمثلة للألفاظ لكل نية خططت لها. تقترح معظم منصات تدريب الذكاء الاصطناعي إضافة ما لا يقل عن 10-15 كلامًا لكل نية. لحسن الحظ ، تتيح لك معظم بيئات التطوير إضافة أقوال ، وإنشاء النموذج واختباره ، وإعادة النظر في أقوالك.

لذا فإن أفضل ممارسة لاستخراج الكيان الصحيح والتنبؤ الصحيح بالنية هي أولاً إضافة بعض الأقوال واختبارها ثم إضافة المدخلات الأخرى.

الاختبار والمراجعة في سيناريوهات الحياة الواقعية

الاختبار ، نموذج الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية ليكون مثاليًا. ومع ذلك ، فمن الأفضل اختبار النموذج مقابل مجموعات مختلفة من الأشخاص الذين لا يعرفون الكثير عن المشروع.

سيُظهر الثغرات الأمنية التي لا يكتشفها فريقك عادةً ، لأن فريقك لديه فهم مشترك لنموذج الذكاء الاصطناعي الذي تصممه.

بصرف النظر عن ذلك ، لدينا أيضًا مراجعة مستمرة لأقوال المستخدم. سيعرض أداء نماذج الذكاء الاصطناعي ، وستكون قادرًا على تحديث النموذج بإصلاحات وبيانات أفضل.

في الختام

في النهاية ، تساهم عدة عوامل في نجاح الذكاء الاصطناعي للمحادثة. لذلك ، من الأفضل تدريب النموذج من خدمة احترافية تتفهم تعقيدات المشروع. ستكون أفضل لقطة لك لتدريب نموذجك على الكمال. يمكنك اتصل بفريق Shaip الخاص بنا لمناقشة متطلباتك والتعرف على عمليتنا.

[اقرأ أيضًا: الدليل الكامل للذكاء الاصطناعي للمحادثة]

شارك الاجتماعية