如何处理对话式AI数据集

如今，我们的家中、汽车系统、便携式设备、家庭自动化解决方案等中都有一些会说话的机器人作为聊天机器人、虚拟助手等。

这些设备可以听我们说什么以及我们怎么说，检索结果或执行特定任务。

而且，如果您一直在使用Siri等助手，您也会意识到它们正在变得越来越智能。他们的回答很诙谐，他们顶嘴、冷落、回馈赞美，并且比你可能认识的一些同事表现得更像人。据统计，27%的用户与他们最近的客户服务助理进行过互动，他们不知道他们是在与人交谈还是与聊天机器人交谈。

对话式人工智能的意义

随着技术以更新的设备和系统的形式成为我们生活中更加不可或缺的一部分，我们需要突破障碍、打破常规并提出与它们交互的新方式。

收集语音训练数据的基础知识

为对话式AI收集和标注AI训练数据是非常不同的。人类指挥涉及大量错综复杂的事物，必须采取各种措施，以确保每个方面都能得到有效的结果。

自然语言理解 (NLU)

NLU，它代表自然语言理解，涉及三个技术概念来解释和处理不同的输入类型。

这一切都始于意图。特定用户试图通过命令传达、交流或实现什么？用户在寻找信息吗？他们是否在等待更新操作？他们是否在命令系统执行指令？他们是如何指挥的？是通过问题还是请求？所有这些方面都有助于机器理解和分类意图和目的，以分别提出无懈可击的响应。

话语集合

“最近的自动取款机在哪里？”，“给我找一个附近的自动取款机。” 现在人类会承认两者的含义相同，但机器必须用这种差异来解释。它们在意图方面是相同的，但意图是如何形成的却完全不同。

话语收集是关于定义不同的话语和短语并将其映射到特定目标，以精确执行任务和响应。从技术上讲，数据标注专家处理语音数据或文本数据，以帮助机器区分这一点。

实体提取

每个句子都有特定的单词或短语，这些单词或短语具有强调的权重，正是这种强调导致了对上下文和目的的解释。机器，就像它们的刚性系统一样，需要用勺子喂给这样的实体。例如，“我在哪里可以找到第六大道附近的吉他弦？”

如果你细化句子，find是实体1，弦乐是2，吉他是3，第六大道是4。这些实体由机器组合在一起以检索适当的结果。

为对话式AI设计对话

人工智能的目标主要是通过手势、动作和反应来复制人类行为。有意识的人类思维具有理解上下文、意图、语气、情绪和其他因素并做出相应反应的先天能力。但是机器如何区分这些方面呢？ 

为对话式AI设计对话非常复杂，更重要的是，推出通用模型几乎是不可能的。每个人都有不同的思考方式、谈话方式和回应方式。即使在回应中，我们都以独特的方式表达了我们的想法。因此，机器必须倾听并做出相应的反应。 

然而，这也不是一帆风顺的。当人类说话时，口音、发音、种族、语言等因素会进入，机器不容易误解和误解单词并做出回应。当印度人、英国人、美国人和墨西哥人口述时，机器可以通过多种方式理解特定的单词。有大量的语言障碍发挥作用，提出响应系统的最实用方法是通过基于流程图的可视化编程。 

通过手势、响应和触发器的专用模块，作者和专家可以帮助机器开发角色。这更像是一台算法机器可以用来提出正确的响应。当输入输入时，信息会通过相应的因素流动，从而为机器提供正确的响应。 

人类的互动是非常独特的。世界各地的人们来自不同的阶层、背景、国籍、人口统计、种族、口音、用词、发音等等。

为了使对话机器人或系统具有普遍可操作性，必须使用尽可能多样化的训练数据对其进行训练。例如，如果一个模型只使用一种特定语言或种族的语音数据进行训练，那么新的口音会混淆系统并迫使其提供错误的结果。这不仅让企业主感到尴尬，而且对用户也是一种侮辱。 

这就是为什么开发阶段应该涉及来自各种数据集的丰富的人工智能训练数据，这些数据集由来自所有可能背景的人组成。你的系统理解的口音和种族越多，它就越普遍。此外，更让用户恼火的不是信息检索不正确，而是一开始就没有理解他们的输入。 

前进的道路

开发对话式人工智能就像抚养婴儿一样困难。唯一的区别是婴儿最终会成长为理解事物并更好地自主交流。这是需要不断推动的机器。目前这个领域存在一些挑战，我们应该承认，尽管存在这些挑战，我们还是有一些最具革命性的对话式人工智能系统出现了。

请联系我们，了解您的 AI训练数据和标注需求。