AI માં "ઉચ્ચાર" શું છે?: ઉદાહરણો, ડેટાસેટ્સ અને શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ

શું તમે ક્યારેય વિચાર્યું છે કે જ્યારે તમે 'હે સિરી' અથવા 'એલેક્સા' કહો છો ત્યારે ચેટબોટ્સ અને વર્ચ્યુઅલ સહાયકો કેવી રીતે જાગી જાય છે? તે ટેક્સ્ટ ઉચ્ચારણ સંગ્રહ અથવા સોફ્ટવેરમાં એમ્બેડ કરેલા શબ્દોને ટ્રિગર કરવાને કારણે છે જે પ્રોગ્રામ કરેલ વેક શબ્દ સાંભળતાની સાથે જ સિસ્ટમને સક્રિય કરે છે.

જોકે, ધ્વનિ અને ઉચ્ચારણ ડેટા બનાવવાની એકંદર પ્રક્રિયા એટલી સરળ નથી. ઇચ્છિત પરિણામો મેળવવા માટે તે યોગ્ય તકનીકનો ઉપયોગ કરીને હાથ ધરવામાં આવવી જોઈએ. તેથી, આ બ્લોગ તમારા વાતચીતના AI સાથે સરળતાથી કામ કરતા સારા ઉચ્ચારણ/શબ્દો બનાવવાનો માર્ગ શેર કરશે.

AI માં "ઉત્તર" શું છે?

વાતચીત AI (ચેટબોટ્સ, વૉઇસ આસિસ્ટન્ટ્સ) માં, ઉચ્ચારણ એ વપરાશકર્તા ઇનપુટનો એક ટૂંકો ભાગ છે - જે શબ્દો વ્યક્તિ કહે છે અથવા ટાઇપ કરે છે. મોડેલો વપરાશકર્તાના ઉદ્દેશ્ય (ધ્યેય) અને કોઈપણ એન્ટિટી (તારીખો, ઉત્પાદન નામો, રકમ જેવી વિગતો) શોધવા માટે ઉચ્ચારણનો ઉપયોગ કરે છે.

સરળ ઉદાહરણો

ઈ-કોમર્સ બોટ

ઉચ્ચારણ: “ મારો ઓર્ડર ૧૨૩-૪૫૬ ટ્રૅક કરો .”

• ઉદ્દેશ: ટ્રેકઓર્ડર
• એન્ટિટી: ઓર્ડર_આઈડી = ૧૨૩-૪૫૬

ટેલિકોમ બોટ

ઉચ્ચારણ: " મારો ડેટા પ્લાન અપગ્રેડ કરો ."

• ઉદ્દેશ: ચેન્જપ્લાન
• એન્ટિટી: પ્લાન_ટાઇપ = ડેટા

બેંકિંગ વૉઇસ આસિસ્ટન્ટ

ઉચ્ચારણ (બોલાતા): " આજે મારું ચેકિંગ બેલેન્સ શું છે? "

• ઉદ્દેશ: ચેકબેલેન્સ
• એન્ટિટીઝ: એકાઉન્ટ_પ્રકાર = ચેકિંગ, તારીખ = આજે

તમારા વાર્તાલાપ AI ને સારા ઉચ્ચારણ ડેટાની કેમ જરૂર છે

જો તમે ઇચ્છો છો કે તમારા ચેટબોટ અથવા વૉઇસ આસિસ્ટન્ટને મદદરૂપ લાગે - બરડ નહીં - તો વધુ સારા ઉચ્ચારણ ડેટાથી શરૂઆત કરો. આ ઉચ્ચારણ સંગ્રહ કેસ સ્ટડીમાં અમે તે કેવી રીતે કર્યું તે જુઓ - 13 ભાષાઓમાં 22 હજાર કલાક.. ઉચ્ચારણ એ કાચા શબ્દસમૂહો છે જે લોકો કામ પૂર્ણ કરવા માટે કહે છે અથવા ટાઇપ કરે છે ("મને કાલ માટે રૂમ બુક કરો," "મારી યોજના બદલો," "સ્થિતિ શું છે?"). તેઓ ઉદ્દેશ્ય વર્ગીકરણ, એન્ટિટી નિષ્કર્ષણ અને આખરે ગ્રાહક અનુભવને શક્તિ આપે છે. જો તમે આને ભાગીદાર સાથે સ્કેલ કરવા માંગતા હો, તો Shaip ની વાતચીત AI ડેટા સેવાઓ સંગ્રહ, ટ્રાન્સક્રિપ્શન અને ટીકાને અંતથી અંત સુધી સંભાળે છે.. જ્યારે ઉચ્ચારણ વૈવિધ્યસભર, પ્રતિનિધિત્વ અને સારી રીતે લેબલવાળા હોય છે, ત્યારે તમારા મોડેલો ઉદ્દેશ્યો વચ્ચે યોગ્ય સીમાઓ શીખે છે અને સંતુલન સાથે અવ્યવસ્થિત, વાસ્તવિક-વિશ્વ ઇનપુટને હેન્ડલ કરે છે.

તમારા ઉચ્ચારણ ભંડારનું નિર્માણ: એક સરળ કાર્યપ્રવાહ

1. વાસ્તવિક વપરાશકર્તા ભાષાથી શરૂઆત કરો

ચેટ લોગ, સર્ચ ક્વેરીઝ, IVR ટ્રાન્સક્રિપ્ટ્સ, એજન્ટ નોટ્સ અને ગ્રાહક ઇમેઇલ્સ ખાણ કરો. વપરાશકર્તાના ધ્યેય મુજબ તેમને ઉદ્દેશ્યો અનુસાર ક્લસ્ટર કરો. (તમે બોલચાલની ભાષા અને માનસિક મોડેલ્સ કેપ્ચર કરશો જે તમે રૂમમાં વિચારશો નહીં.)

2. હેતુસર વિવિધતા બનાવો

દરેક ઉદ્દેશ્ય માટે, લેખક વિવિધ ઉદાહરણો આપે છે:

• ક્રિયાપદો અને સંજ્ઞાઓને ફરીથી વાક્યમાં મૂકો ("રદ કરો," "રોકો," "અંત કરો"; "યોજના," "સબ્સ્ક્રિપ્શન").
• વાક્યની લંબાઈ અને રચના (પ્રશ્ન, નિર્દેશ, ટુકડો) મિક્સ કરો.
• જ્યાં સંબંધિત હોય ત્યાં ટાઇપો, સંક્ષેપ, ઇમોજીસ (ચેટ માટે), કોડ-સ્વિચિંગનો સમાવેશ કરો.
• સમાન દેખાતા પણ જોઈએ તેવા નકારાત્મક કેસ ઉમેરો નથી આ હેતુ માટે નકશો.

૩. તમારા વર્ગોને સંતુલિત કરો

અત્યંત અસમાન તાલીમ (દા.ત., એક ઉદ્દેશ્ય માટે 500 ઉદાહરણો અને અન્ય માટે 10 ઉદાહરણો) આગાહીની ગુણવત્તાને નુકસાન પહોંચાડે છે. ઉદ્દેશ્યના કદ પ્રમાણમાં સમાન રાખો અને ટ્રાફિક તમને શીખવે તેમ તેમને એકસાથે વધારો.

૪. તાલીમ આપતા પહેલા ગુણવત્તા ચકાસો

ઓથરિંગ/કલેક્શન દરમિયાન વેલિડેટર સાથે લો-સિગ્નલ ડેટા બ્લોક કરો :

• ભાષા શોધ: ખાતરી કરો કે ઉદાહરણો લક્ષ્ય ભાષામાં હોય.
• અશ્લીલ ડિટેક્ટર: વાહિયાત તાર પકડો.
• ડુપ્લિકેટ/નજીક-ડુપ્લિકેટ ચેક: વિવિધતા ઊંચી રાખો.
• રેજેક્સ/જોડણી અને વ્યાકરણ: જરૂર પડે ત્યાં શૈલીના નિયમો લાગુ કરો.
  સ્માર્ટ વેલિડેટર્સ (જેમ કે એપેન દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાય છે) આ ગેટકીપિંગના મોટા ભાગોને સ્વચાલિત કરી શકે છે.

૫. એન્ટિટીઓને સતત લેબલ કરો

સ્લોટ પ્રકારો (તારીખો, ઉત્પાદનો, સરનામાં) વ્યાખ્યાયિત કરો અને ટીકાકારોને સીમાઓ કેવી રીતે ચિહ્નિત કરવી તે બતાવો . LUIS માં પેટર્ન કોઈપણ જેવા પેટર્ન લાંબા, ચલ સ્પાન (દા.ત., દસ્તાવેજ નામો) ને અસ્પષ્ટ કરી શકે છે જે મોડેલોને મૂંઝવણમાં મૂકે છે.

૬. ઉત્પાદનની જેમ પરીક્ષણ કરો

અદ્રશ્ય વાસ્તવિક ઉચ્ચારણોને આગાહીના અંતિમ બિંદુ અથવા સ્ટેજીંગ બોટ પર ધકેલી દો , ખોટા વર્ગીકરણની સમીક્ષા કરો અને તાલીમમાં અસ્પષ્ટ ઉદાહરણોને પ્રોત્સાહન આપો . આને એક લૂપ બનાવો: એકત્રિત કરો → તાલીમ આપો → સમીક્ષા → વિસ્તૃત કરો.

"અવ્યવસ્થિત વાસ્તવિકતા" નો ખરેખર અર્થ શું છે (અને તેને કેવી રીતે હેન્ડલ કરવું)

વાસ્તવિક વપરાશકર્તાઓ ભાગ્યે જ સંપૂર્ણ વાક્યોમાં બોલે છે. અપેક્ષા:

• ટુકડાઓ: "રિફંડ શિપિંગ ફી"
• સંયુક્ત લક્ષ્યો: "ઓર્ડર રદ કરો અને વાદળી રંગમાં ફરીથી ઓર્ડર કરો"
• ગર્ભિત સંસ્થાઓ: "મારી ઑફિસમાં મોકલો" (તમારે જાણવું જોઈએ કે કઈ ઑફિસ)
• અસ્પષ્ટતા: "મારી યોજના બદલો" (કઈ યોજના? ક્યારે અસરકારક?)

વ્યવહારુ સુધારાઓ

• પૂરું પાડો સ્પષ્ટતા સંકેતો જરૂર હોય ત્યારે જ; વધુ પડતું પૂછવાનું ટાળો.
• કેપ્ચર સંદર્ભ કેરીઓવર ("તે ક્રમ," "છેલ્લો" જેવા સર્વનામ).
• વાપરવુ ફોલબેક ઇન્ટેન્ટ્સ લક્ષિત પુનઃપ્રાપ્તિ સાથે: "હું યોજનાઓ રદ કરવામાં અથવા બદલવામાં મદદ કરી શકું છું - તમને શું ગમશે?"
• મોનિટર ઉદ્દેશ્ય આરોગ્ય (ગૂંચવણ, અથડામણ) અને જ્યાં ડેટા નબળો હોય ત્યાં ઉમેરો