Konversationelle AI-udfordringer

Sådan afbødes almindelige dataudfordringer i Conversational AI

Vi har alle interageret med Conversational AI-applikationer som f.eks Alexa, Siri og Google Home. Disse applikationer har gjort vores daglige liv så meget nemmere og bedre.

Conversational AI driver fremtiden for moderne teknologi og letter forbedret kommunikation mellem mennesker og maskiner. Når du designer en problemfri chatassistent, der fungerer effektivt og præcist, bør du også være opmærksom på de mange udviklingsudfordringer, du kan støde på.

Her skal vi tale om:

  • Forskellige almindelige dataudfordringer
  • Hvordan påvirker disse forbrugerne?
  • Bedste måder at overvinde disse udfordringer og mere til.

Fælles dataudfordringer i Conversational AI

Samtale Ai Data Udfordringer

Baseret på vores erfaring med at arbejde med topkunder og komplekse projekter, har vi samlet en liste over de mest almindelige samtale-AI-dataudfordringer til dig.

  1. Mangfoldighed af sprog

    Det er en stor udfordring at bygge en samtale-AI-baseret chatassistent, der kan tage højde for mangfoldigheden af ​​sprog.

    Der er omkring 1.35 milliarder mennesker der taler engelsk enten som andetsprog eller som modersmål. Det betyder, at mindre end 20% af verdens befolkning taler engelsk, og resten af ​​befolkningen taler på andre sprog end engelsk. Så hvis du laver en samtale-chatassistent, bør du også overveje mangfoldigheden af ​​sprogfaktorer.

  2. Sprogdynamik

    Ethvert sprog er dynamisk, og det er ikke let at fange dets dynamik og træne en AI-baseret maskinlæringsalgoritme. Dialekter, udtale, slang og nuancer kan påvirke en AI-models færdigheder.

    Den største udfordring for en AI-baseret applikation er dog nøjagtigt at dechifrere den menneskelige faktor i sproginputtet. Mennesker bringer følelser og følelser med i kampen, hvilket gør det udfordrende for AI-værktøjet at forstå og reagere.

  3. Baggrundsstøj

    Baggrundsstøj kan være i samtidige samtaler eller andre overlappende lyde.

    Skrub din lydsamling af forstyrrende baggrundsstøj som f.eks dørklokker, hunde, der gøer eller børn at tale i baggrunden er afgørende for applikationens succes.

    Desuden skal AI-applikationer i disse dage beskæftige sig med konkurrerende stemmeassistenter, der er til stede i de samme lokaler. Det bliver svært for stemmeassistenten at skelne mellem menneskelige stemmekommandoer og andre stemmeassistenter, når dette sker.

  4. Lydsynkronisering

    Når man udtrækker data fra en telefonsamtale for at træne den virtuelle assistent, er det muligt at have den, der ringer op og agenten på to forskellige linjer. Det er vigtigt at have lyd fra begge sider, der skal synkroniseres, og samtaler optages uden at krydshenvise hver fil.

  5. Mangel på domænespecifikke data

    En AI-baseret applikation bør også behandle domænespecifikt sprog. Selvom stemmeassistenter viser enestående løfter naturlig sprogbehandling, det mangler endnu at bevise deres dominans over branchespecifikt sprog. Giver f.eks. generelt ikke svar på domænespecifikke spørgsmål om bil- eller finansindustri.

Stemme-/tale-/lyddatasæt fra hylden til at træne din konversations-AI-model hurtigere

Hvordan påvirker disse udfordringer forbrugerne?

Samtale AI-chatassistenter kan ligne tekstbaseret søgning. Men der er en grundlæggende forskel mellem de to. I tekstbaseret søgesupport tilbyder applikationen en liste over relevante søgeresultater, som brugeren kan vælge imellem, hvilket giver brugerne den tiltrængte fleksibilitet i at vælge en af ​​mulighederne.

Alligevel får brugerne i en samtale-AI generelt ikke mere end én mulighed, og de forventer også, at applikationen giver det bedste resultat.

Hvis værktøjet til kunstig intelligens kommer med databias, vil resultatet bestemt ikke være nøjagtigt eller pålideligt. Resultaterne kan blive påvirket af popularitet og ikke af brugerkrav, hvilket gør resultatet overflødigt.

Løsningen: Overvindelse af udfordringerne under dataindsamlingsfasen

Det første skridt i bekæmpelsen af ​​træningsbias ville være bevidsthed og accept. Når du ved, at dit datasæt kan være fyldt med skævheder, er du forpligtet til at træffe korrigerende handlinger.
Overvindelse af Ai Data-udfordringer

Det næste trin ville være proaktivt at give brugeren kontrol til at ændre indstillingerne for at udligne skævheden direkte. Eller feedback kan føres ind i systemet for at afbøde bias-problemer proaktivt.

Afbødning af baggrundsstøj, samtidige samtaler og håndtering af flere personer kræver forbedrede stemmeidentifikationsteknikker. Systemet bør også trænes i at forstå den kontekstuelle samtale og ord eller sætninger.

Evnen til at identificere ikke-menneskelige stemmer kan også forbedres, når systemet indføres for at adressere ikke-registrerede personer eller stemmer.

Når det kommer til diversitet i sprog, ligger løsningen i at øge antallet af sprogdatasæt, der bruges til træning af modellen. Så når virksomheder øger antallet af systemer for at imødekomme store sprogmarkeder, kan sproglig mangfoldighed opnås problemfrit.

Fordele ved at arbejde med eksterne leverandører

Der er adskillige fordele ved at arbejde med eksterne leverandører, da de hjælper med at afbøde nogle af udfordringerne med samtaledataindsamling.

At arbejde med erfarne tredjepartsleverandører giver større omkostningseffektivitet og pålidelighed. Det er omkostningseffektivt at få kvalitetsdatasæt fra pålidelige leverandører i stedet for at erhverve dataindsamling fra open source-konversations-AI-træningsdatasæt.

Selvom skævheder er bundet til at være til stede i hvert datasæt, med en ekstern leverandør, kan du reducere omkostningerne forbundet med omarbejdning eller genoptræning af din model på grund af data-uoverensstemmelser og overdrevne sproglige skævheder.

En erfaren leverandør vil også hjælpe dig med at spare tid dataindsamling og præcis anmærkning. En ekstern leverandør vil have den nødvendige sprogekspertise til at udvikle AI-modeller, der kan åbne nyere markeder for din virksomhed.

En leverandør kan levere datasæt af høj kvalitet, der kan tilpasses, der passer til dine modelpræferencer og krav. Ikke alle færdigpakkede dataindsamlings- og annotationsløsninger kan fungere til din fordel, når du ser på forbedret kundeservice, højere konverteringsrater og reducerede forretningsomkostninger.

Vi har de samtaledata, din AI-model har brug for.

Som en pålidelig og erfaren udbyder, Shaip har en enorm samling af konversationelle AI-datasæt til alle typer maskinlæringsmodeller. Derudover leverer vi også helt skræddersyede samtaledata på flere sprog, dialekter og sprogbrug. Hvis du ønsker at udvikle en pålidelig og præcis AI-baseret chat-supportapplikation, har vi alle de værktøjer, der kan gøre dit projekt til en succes.

Social Share