'Siri야' 또는 'Alexa'라고 말하면 챗봇과 가상 비서가 어떻게 깨어나는지 궁금하신가요? 프로그램된 깨우기 단어를 듣자 마자 시스템을 활성화하는 소프트웨어에 포함된 단어 모음 또는 트리거 단어가 텍스트 발화 모음 때문입니다.
그러나 소리와 발화 데이터를 만드는 전체 과정은 그렇게 간단하지 않습니다. 원하는 결과를 얻으려면 올바른 기술로 수행해야 하는 과정입니다. 따라서 이 블로그는 대화형 AI와 원활하게 작동하는 좋은 발화/유발 단어를 만드는 경로를 공유합니다.
발화란 무엇입니까?
발화는 인공 지능 모델을 활성화하는 데 사용되는 구 또는 트리거 단어라고 할 수 있습니다. AI 모델이 깨우기 단어를 감지하면 자동으로 사용자의 다음 요청 기록을 시작하고 적절한 작업이나 응답으로 응답합니다.
Utterance는 딥 러닝 개념을 사용하여 소프트웨어에 깨우는 단어를 인식하는 방법을 가르칩니다. 깨우기 단어가 소프트웨어를 활성화하면 시스템이 요청 캡처, 디코딩 및 서비스를 시작합니다. 사용하지 않을 때 시스템은 수동적으로 트리거 단어를 계속 수신합니다.
AI 소프트웨어가 정확한 결과를 도출하려면 모든 의도에 대해 다양한 발언을 과도하게 캡처하는 것이 중요합니다. AI 모델에 대한 더 나은 교육에 도움이 됩니다.
[또한 읽기: Siri와 Alexa가 당신을 어떻게 이해하는지 알고 싶습니까??]
발화 저장소를 만들 때 기억해야 할 사항
훈련이 AI 모델에 중요하다는 것을 알았으므로 다음으로 알아야 할 것은 AI 모델에 발화를 제공하는 방법입니다. 일반적으로 대화형 AI를 훈련하기 위해 발화 저장소가 생성됩니다.
그러나 발화의 저장소를 구축하는 동안 기억해야 할 다양한 사항이 있습니다. 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.
사용자 의도
무엇보다도 AI 모델에 대한 발화를 준비하는 동안 데이터 세트를 개발하는 사용자 의도를 이해해야 합니다. AI 모델과 대화하는 동안 사용자가 입력할 수 있는 다양한 발화를 파악해야 합니다.
발화의 변형
각 의도에 대한 변형이 많을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있으므로 변형은 이 프로세스의 필수적인 부분입니다. 따라서 사용자 발화의 여러 변형을 만들어야 합니다. 당신은 그것을 할 수 있습니다
- 같은 문장에 대해 짧은 문장, 중간 문장, 큰 문장 만들기.
- 단어와 문장의 길이를 변경합니다.
- 독특한 단어를 사용합니다.
- 문장의 복수화.
- 문법을 뒤섞습니다.
발화가 항상 잘 형성되는 것은 아니다
대부분의 사람들은 대화에서 단편적인 문장을 사용하는 습관이 있습니다. 로봇을 다룰 때도 같은 편리함을 원합니다. 그렇기 때문에 전체 구조화된 문장을 포함할 뿐만 아니라 오타, 철자 오류 및 느슨하게 말한 문장을 훈련 데이터에 추가해야 합니다.
대표 용어 및 참조 활용
발화를 만들 때 대부분의 사람들이 이해할 수 있는 표준 용어와 참조를 사용합니다. 전문가만 얻을 수 있는 정교한 언어를 사용하는 훌륭한 로봇을 만들 필요는 없습니다. 대신, 매우 일반적이고 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있는 발화를 공식화하는 데 초점을 맞춥니다.
다양한 구문 및 용어
많은 AI 트레이너들이 흔히 저지르는 흔한 실수는 다양한 문장을 사용하지만 그 안에 있는 키워드는 바꾸지 않는다는 것입니다. 예를 들어, "TV는 어느 방에 있습니까?", "텔레비전은 어디에 있습니까?", "나는 텔레비전을 어디에서 찾을 수 있습니까?"와 같은 발화를 생성한다고 가정합니다.
이 모든 발화에서 문장이 바뀔 수 있지만 어근 '텔레비전'은 동일하게 유지됩니다. 따라서 입력하는 모든 항목에 변형을 사용해야 합니다. 따라서 텔레비전 대신 단어에 동의어를 사용할 수 있습니다.
각 의도에 대한 발화 예시
계획한 각 의도에 대해 발화 예시가 할당됩니다. 대부분의 AI 교육 플랫폼은 의도당 최소 10-15개의 발화를 추가할 것을 제안합니다. 다행히 대부분의 개발 환경에서는 발언을 추가하고, 모델을 생성 및 테스트하고, 발언을 다시 방문할 수 있습니다.
따라서 올바른 엔터티 추출 및 올바른 의도 예측을 위한 모범 사례는 먼저 몇 가지 발화를 추가하고 테스트한 다음 다른 입력을 추가하는 것입니다.
실제 시나리오에서 테스트 및 검토
테스트, AI 모델은 완벽하기 위해 매우 중요합니다. 그러나 프로젝트에 대해 잘 모르는 다양한 그룹의 사람들을 대상으로 모델을 테스트하는 것이 가장 좋습니다.
당신의 팀은 당신이 디자인하는 AI 모델에 대해 공통적으로 이해하고 있기 때문에 일반적으로 당신의 팀에서 감지하지 못하는 취약점을 찾아낼 것입니다.
그 외에도 사용자 발언에 대한 지속적인 검토도 있습니다. AI 모델의 성능을 보여주고 더 나은 개혁과 데이터로 모델을 업데이트할 수 있습니다.
결론
결국 몇 가지 요소가 대화형 AI의 성공에 기여합니다. 따라서 프로젝트의 복잡성을 이해하는 전문 서비스에서 모델을 훈련시키는 것이 가장 좋습니다. 모델을 완벽하게 훈련시키는 가장 좋은 방법이 될 것입니다. 당신은 할 수있다 Shaip 팀에 문의 귀하의 요구 사항에 대해 논의하고 당사의 프로세스에 대해 알아보십시오.
[또한 읽기: 대화형 AI에 대한 완전한 가이드]
