Vous êtes-vous déjà demandé comment les chatbots et les assistants virtuels se réveillent lorsque vous dites « Dis Siri » ou « Alexa » ? C'est en raison de la collecte d'énoncés de texte ou de mots déclencheurs intégrés dans le logiciel qui active le système dès qu'il entend le mot de réveil programmé.
Cependant, le processus global de création de sons et de données d'énoncé n'est pas si simple. C'est un processus qui doit être réalisé avec la bonne technique pour obtenir les résultats souhaités. Par conséquent, ce blog partagera la voie à suivre pour créer de bons énoncés/mots déclencheurs qui fonctionnent de manière transparente avec votre IA conversationnelle.
Que sont les énoncés ?
Les énoncés peuvent être appelés phrases ou mots déclencheurs utilisés pour activer un modèle artificiellement intelligent. Lorsque votre modèle d'IA détecte son mot d'activation, il commence automatiquement à enregistrer la prochaine demande de l'utilisateur et répond par une action ou une réponse appropriée.
Utterance utilise le concept d'apprentissage en profondeur pour apprendre au logiciel à reconnaître les mots de réveil. Une fois que le mot de réveil active le logiciel, le système commence à capturer, décoder et traiter la demande. Lorsqu'il n'est pas utilisé, le système continue d'écouter passivement les mots déclencheurs.
Pour que votre logiciel d'IA obtienne des résultats précis, il est essentiel de capturer une pléthore d'énoncés différents pour chaque intention. Cela aide à une meilleure formation pour le modèle d'IA.
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Points à retenir lors de la création d'un référentiel d'énoncés
Maintenant que nous savons que la formation est importante pour les modèles d'IA, la prochaine chose à savoir est de savoir comment fournir des énoncés aux modèles d'IA. Habituellement, un référentiel d'énoncés est créé pour entraîner les IA conversationnelles.
Cependant, il y a plusieurs choses à retenir lors de la construction de référentiels d'énoncés. Voici les éléments à considérer :
Intention de l'utilisateur
Avant tout, lors de la préparation des énoncés pour votre modèle d'IA, assurez-vous de comprendre l'intention de l'utilisateur pour laquelle vous développez les ensembles de données. Vous devez comprendre les différents énoncés que les utilisateurs peuvent saisir lors d'une conversation avec le modèle d'IA.
Variation des énoncés
Les variations sont une partie essentielle de ce processus, car plus il y a de variations pour chaque intention, meilleurs seront les résultats que vous obtiendrez. Assurez-vous donc de créer plusieurs variantes d'énoncés de l'utilisateur. Vous pouvez le faire en
- Créer des phrases courtes, moyennes et longues pour les mêmes phrases.
- Changer les mots et la longueur des phrases.
- Utiliser des mots uniques.
- Pluriel des phrases.
- Mélanger la grammaire.
Les énoncés ne sont pas toujours bien formés
La plupart des gens ont l'habitude d'utiliser des phrases fragmentées dans leurs conversations. Lorsqu'ils traitent avec des robots, ils souhaitent avoir la même commodité. C'est pourquoi vous ne devez pas seulement inclure les phrases structurées complètes, mais également ajouter des fautes de frappe, des fautes d'orthographe et des phrases vaguement dites dans vos données d'entraînement.
Termes et références des représentants de levier
Lors de la création d'énoncés, utilisez une terminologie et des références standard que la plupart des gens comprennent. N'oubliez pas que vous n'êtes pas obligé de construire un super robot qui utilise un langage sophistiqué que seuls les experts peuvent maîtriser. Au lieu de cela, concentrez-vous sur la formulation d'énoncés très courants et facilement compréhensibles par tout le monde.
Varier les phrases et la terminologie
Une erreur courante que font souvent de nombreux formateurs en IA est qu'ils utilisent une variété de phrases mais ne changent pas les mots-clés qu'ils contiennent. Par exemple, supposons que vous créiez des énoncés tels que "Dans quelle pièce se trouve la télévision ?", "Où se trouve la télévision ?", "Où vais-je trouver la télévision ?".
Les phrases peuvent changer dans tous ces énoncés, mais la racine du mot « télévision » reste la même. Vous devez donc vous assurer que vous utilisez des variantes pour tout ce que vous saisissez. Ainsi, au lieu de télévision, vous pouvez utiliser des synonymes pour le mot.
Exemples d'énoncés pour chaque intention
Des exemples d'énoncés sont attribués pour chaque intention que vous avez planifiée. La plupart des plates-formes d'entraînement à l'IA suggèrent d'ajouter au moins 10 à 15 énoncés par intention. Heureusement, la plupart des environnements de développement vous permettent d'ajouter des énoncés, de créer et de tester le modèle et de revoir vos énoncés.
Ainsi, la meilleure pratique pour la bonne extraction d'entité et la prédiction d'intention correcte consiste d'abord à ajouter quelques énoncés, à les tester, puis à ajouter les autres entrées.
Test et examen dans des scénarios réels
Testing, le modèle d'IA est crucial pour qu'il soit parfait. Cependant, il est préférable de tester le modèle auprès de différents groupes de personnes qui ne connaissent pas grand-chose au projet.
Cela fera ressortir les vulnérabilités qui ne sont généralement pas détectées par votre équipe, car votre équipe a une compréhension commune du modèle d'IA que vous concevez.
En dehors de cela, nous avons également un examen continu des énoncés des utilisateurs. Il présentera les performances des modèles d'IA et vous pourrez mettre à jour le modèle avec de meilleures réformes et données.
Conclusion
Finalement, plusieurs facteurs contribuent au succès de votre IA conversationnelle. Par conséquent, il est préférable de faire former le modèle par un service professionnel qui comprend les subtilités du projet. Ce sera votre meilleur coup pour entraîner votre modèle à la perfection. Tu peux contactez notre équipe Shaip pour discuter de vos besoins et en savoir plus sur notre processus.
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