Conversational AI အတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း။

Conversational AI အတွက် ဒေတာစုဆောင်းပုံကို ချဉ်းကပ်နည်း

ယနေ့တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် chatbots၊ virtual assistant နှင့် အခြားအရာများအဖြစ် စကားပြောစက်ရုပ်အချို့ရှိပါသည် .

လက်ထောက် ကြိုက်တာ သုံးဖူးရင် Siri သို့မဟုတ် Alexaသူတို့ဟာ တစ်နေ့ထက်တစ်နေ့ ပိုထူးခြားလာတယ်ဆိုတာ သင်သဘောပေါက်လာပါလိမ့်မယ်။ သူတို့ရဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေက ဉာဏ်ကောင်းတယ်၊ ပြန်ပြောတတ်တယ်၊ ရှုတ်ချတယ်၊ ချီးကျူးတယ်၊ ချီးမွမ်းတယ်၊ သင်သိတဲ့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တချို့ထက် လူသားနဲ့ ပိုတူတယ်။ ငါတို့နောက်နေတာမဟုတ်ဘူး။ PwC အရ သိရသည်။၎င်းတို့၏ မကြာသေးမီက ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံခဲ့သော သုံးစွဲသူများ၏ 27% သည် ၎င်းတို့သည် လူသားတစ်ဦး သို့မဟုတ် chatbot နှင့် စကားပြောနေခြင်းရှိမရှိကို မသိခဲ့ပါ။

ထိုကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော စကားပြောဆိုမှုစနစ်များနှင့် စက်များကို တီထွင်ခြင်းသည် အလွန်ရှုပ်ထွေးပြီး တုန်လှုပ်ချောက်ချားစရာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွဲပြားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနည်းလမ်းများဖြင့် လုံးဝကွဲပြားသော ဘောလုံးဂိမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါကြောင့် နားလည်လွယ်အောင် ခွဲထုတ်သင့်တယ်လို့ ထင်ခဲ့တာ။ ထို့ကြောင့် သင်သည် စကားပြောဆိုနိုင်သော AI အင်ဂျင် သို့မဟုတ် virtual assistant ကို တီထွင်ရန် ရှာဖွေနေပါက၊ ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် သင့်အား ရှင်းလင်းချက်ရရန် ကူညီပေးပါလိမ့်မည်။

Conversational AI ၏ အရေးပါမှု

နည်းပညာအသစ်များသည် စက်ပစ္စည်းများနှင့် စနစ်များပုံစံဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝအသက်တာ၏ ပို၍အရေးကြီးသောကဏ္ဍဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ အတားအဆီးများကိုတွန်းထုတ်ရန်၊ စည်းမျဥ်းစည်းများကိုချိုးဖျက်ရန်နှင့် ၎င်းတို့နှင့်အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရန်နည်းလမ်းအသစ်များဖန်တီးရန် လိုအပ်လာသည်။ မောက်စ်နှင့် ကီးဘုတ်ကဲ့သို့ ချိတ်ဆက်ထားသော အရံပစ္စည်းများကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းအသုံးပြုခြင်းမှ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုအဆင်ပြေစေမည့် mouse pads သို့ ပြောင်းခဲ့သည်။ ထို့နောက် သွင်းအားစုများ ကျွေးမွေးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများ လုပ်ဆောင်ရာတွင် ပိုမိုအဆင်ပြေစေမည့် ထိတွေ့မျက်နှာပြင်များဆီသို့ ပြောင်းရွှေ့သွားပါသည်။

စက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တိုင်၏ တိုးချဲ့မှုများဖြစ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ယခုအခါ အသံဖြင့် အမိန့်ပေးသည့် ကြားခံအသစ်တစ်ခုကို လော့ခ်ဖွင့်နေပါသည်။ ၎င်းကိုလည်ပတ်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်အနီးတွင်ပင် ရှိနေရန် မလိုအပ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ရမည့်အရာမှာ ၎င်းကို လော့ခ်ဖွင့်ရန်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ထည့်သွင်းမှုများကို အမိန့်ပေးရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏အသံကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ အနီးနားရှိ အခန်းတစ်ခုမှ၊ ကားမောင်းသည့်အခါ၊ အခြားစက်ကို အသုံးပြုနေစဉ်၊ စကားပြောဆိုမှု AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်ရွယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ချောမွေ့စွာ လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဒါဆို ဘယ်ကနေစရမလဲ - ML မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အရည်အသွေးမြင့် စကားပြောဒေတာဖြင့် စတင်ပါသည်။

စကားပြောလေ့ကျင့်မှုဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏အခြေခံများ

စကားဝိုင်း AI အတွက် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ စုဆောင်းခြင်းနှင့် မှတ်သားမှတ်သားခြင်းသည် အလွန်ကွာခြားပါသည်။. သက်ရောက်မှုရှိသောရလဒ်များရရှိရန်အတွက် ကဏ္ဍတိုင်းကို နေရာချပေးကြောင်း သေချာစေရန် လူသား၏အမိန့်ပေးမှုများတွင် ပါဝင်ရှုပ်ထွေးမှုများများစွာရှိပြီး ကွဲပြားသောအစီအမံများကို အကောင်အထည်ဖော်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ စကားပြောဒေတာရဲ့ အခြေခံအချက်အချို့ကို ကြည့်ကြရအောင်။

သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု (NLU)

chatbots များနှင့် virtual assistant များသည် ကျွန်ုပ်တို့ စာတိုပေးပို့ခြင်း သို့မဟုတ် အမိန့်ပေးသည့်အရာကို နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်ရန်အတွက် လုပ်ငန်းစဉ်ဟုခေါ်သည်။ NLU အကောင်အထည်ဖော်သည်။ အတိုကောက်ပါ။ သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု ကွဲပြားသော ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် နည်းပညာသုံး အယူအဆများ ပါဝင်ပါသည်။

  • ရည်ရွယ်ချက်

    အားလုံးက ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ စတင်တယ်။ အမိန့်ပေးခြင်း၊ ဆက်သွယ်ခြင်း သို့မဟုတ် အောင်မြင်ရန် ကြိုးစားနေသည့် အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် အဘယ်နည်း။ အသုံးပြုသူသည် အချက်အလက်ရှာဖွေနေပါသလား။ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုအတွက် အပ်ဒိတ်များကို စောင့်မျှော်နေပါသလား။ ၎င်းတို့သည် စနစ်အား အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် ညွှန်ကြားချက်တစ်ခုကို ညွှန်ကြားနေပါသလား။ ဘယ်လို အမိန့်ပေးကြတာလဲ။ မေးခွန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် တောင်းဆိုမှုတစ်ခုကြောင့်လား။ ဤကဏ္ဍများအားလုံးသည် လေလုံသောတုံ့ပြန်မှုများကို အသီးသီးရရှိလာစေရန် ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် ရည်ရွယ်ချက်များကို စက်များကို နားလည်စေပြီး အမျိုးအစားခွဲရန် ကူညီပေးပါသည်။

  • စကားစုများ

    "အနီးဆုံး ATM က ဘယ်မှာလဲ" ဆိုတဲ့ အမိန့်နဲ့ ကွာခြားချက်တစ်ခုရှိပါတယ်။ နှင့် အမိန့်မှာ "ငါ့ကို အနီးနားရှိ ATM စက်ကို ရှာပါ" ယခုတွင် လူသားများသည် နှစ်ခုစလုံးကို အဓိပ္ပါယ်တူသည်ဟု အသိအမှတ်ပြုကြသော်လည်း စက်များသည် ဤကွာခြားချက်ဖြင့် ရှင်းပြရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ရည်ရွယ်ချက်နှင့် တူညီသော်လည်း ရည်ရွယ်ချက်ကို ပုံသွင်းပုံမှာ လုံးဝကွဲပြားပါသည်။

    Utterance collection သည် လုပ်ငန်းတာဝန်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုများကို တိကျစွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် တိကျသောပန်းတိုင်များဆီသို့ ကွဲပြားခြားနားသော စကားစုများနှင့် စကားစုများကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် ပုံဖော်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ နည်းပညာအရ၊ ဒေတာမှတ်စာ ကျွမ်းကျင်သူများသည် စက်များကို ကွဲပြားစေရန် ကူညီပေးရန်အတွက် စကားပြောဒေတာ သို့မဟုတ် စာသားဒေတာတွင် အလုပ်လုပ်ပါသည်။

  • Entity ထုတ်ယူခြင်း။

    ဝါကျတိုင်းတွင် လေးလေးနက်နက် အလေးပေးထားသော တိကျသောစကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများပါရှိပြီး ၎င်းသည် အကြောင်းအရာနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သွားစေသည့် ဤအလေးပေးမှုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ တောင့်တင်းသော စနစ်များကဲ့သို့ စက်များသည် ထိုအရာများကို ဇွန်းဖြင့် ကျွေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာ၊ "6th Avenue အနီး ငါ့ဂစ်တာကြိုးတွေကို ဘယ်မှာရှာရမလဲ"

    အကယ်၍ သင်သည် ဝါကျကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါက၊ တစ်ခုသည် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၊ ကြိုးများသည် နှစ်ခုဖြစ်သည်၊ ဂစ်တာသည် သုံးခုဖြစ်ပြီး 6th avenue သည် 4 ဖြစ်သည်။ အဆိုပါအရာများကို သင့်လျော်သောရလဒ်များရယူရန် စက်များဖြင့် ပေါင်းစည်းထားကာ ယင်းကိုဖြစ်ပေါ်လာစေရန်အတွက် ကျွမ်းကျင်သူများက နောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။

သင်၏စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ AI မော်ဒယ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လေ့ကျင့်ရန် အသံ/စကားပြော/အသံဒေတာအစုံများ

Conversational AI အတွက် Dialogues များကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်း။

AI ၏ ရည်မှန်းချက်မှာ အမူအရာများ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် တုံ့ပြန်မှုများမှတစ်ဆင့် လူသားများ၏ အပြုအမူကို ပုံတူကူးချခြင်းဖြစ်သည်။ အသိစိတ်သည် လူ့စိတ်တွင် အကြောင်းအရာ၊ ရည်ရွယ်ချက်၊ လေသံ၊ စိတ်ခံစားမှုနှင့် အခြားအကြောင်းတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ပြီး လိုက်လျောညီထွေ တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ဒါပေမယ့် စက်တွေက ဒီအချက်တွေကို ဘယ်လိုခွဲခြားနိုင်မလဲ။ 

ဆွေးနွေးပွဲများ ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ စကားပြောဆိုသော AI အ အလွန်ရှုပ်ထွေးပြီး ပိုအရေးကြီးသည်မှာ၊ universal model တစ်ခုကို ထုတ်ရန် အလွန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ လူတစ်ဦးစီတွင် မတူညီသော တွေးခေါ်ပုံ၊ ပြောပုံဆိုပုံနှင့် တုံ့ပြန်ပုံတို့ ရှိကြသည်။ တုံ့ပြန်မှု၌ပင် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေးအမြင်များကို ထူးထူးခြားခြား ထုတ်ဖော်ပြောဆိုကြသည်။ ဒါကြောင့် စက်တွေက နားထောင်ပြီး လိုက်လျောညီထွေ တုံ့ပြန်ဖို့ လိုပါတယ်။ 

ဒါပေမယ့် ဒါကလည်း မချောမွေ့ပါဘူး။ လူသားများ စကားပြောသည့်အခါတွင် လေယူလေသိမ်း၊ အသံထွက်၊ လူမျိုး၊ ဘာသာစကားနှင့် အခြားအရာများ ဝင်လာပြီး စက်များသည် နားလည်မှုလွဲကာ စကားလုံးများကို လွဲမှားစွာ ပြန်ဆိုတုံ့ပြန်ရန် မလွယ်ကူပါ။. အိန္ဒိယ၊ ဗြိတိန်၊ အမေရိကန်နှင့် မက္ကဆီကန်တစ်ဦးတို့က ညွှန်ကြားသည့်အခါ စကားလုံးတစ်လုံးကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် စက်များဖြင့် နားလည်နိုင်သည်။ ကစားနိုင်သည့် ဘာသာစကား အတားအဆီးများစွာရှိပြီး တုံ့ပြန်မှုစနစ်တစ်ခုရရှိရန် လက်တွေ့အကျဆုံးနည်းလမ်းမှာ flowchart ကိုအခြေခံသည့် ရုပ်မြင်သံကြားပရိုဂရမ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ 

လှူတုံးများမှတဆင့် အမူအရာများ၊ တုံ့ပြန်မှုများနှင့် အစပျိုးမှုများ၊ စာရေးဆရာများနှင့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် စက်များကို ဇာတ်ကောင်တစ်ခု ဖန်တီးရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။. ၎င်းသည် မှန်ကန်သော တုံ့ပြန်မှုများကို ရရှိရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် algorithm စက်နှင့် ပိုတူပါသည်။ input တစ်ခုအား ဖြည့်သွင်းသောအခါ၊ အချက်အလက်များသည် သက်ဆိုင်ရာ အကြောင်းရင်းများမှတဆင့် စီးဆင်းသွားပြီး စက်များအတွက် မှန်ကန်သော တုံ့ပြန်မှုကို ရရှိစေသည်။ 

မတူကွဲပြားမှုအတွက် D ကိုခေါ်ဆိုပါ။

ကျွန်တော်ပြောခဲ့သလိုပါပဲ၊ လူတွေရဲ့ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုက အရမ်းထူးခြားတယ်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူများသည် မတူညီသော ဘဝနေထိုင်မှုပုံစံ၊ နောက်ခံ၊ လူမျိုး၊ လူဦးရေ၊ လူမျိုးစု၊ လေယူလေသိမ်း၊ စကားပုံ၊ အသံထွက်နှင့် အခြားအရာများမှ လာပါသည်။ 

စကားဝိုင်း bot သို့မဟုတ် စနစ်တစ်ခု လုံး၀လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်အတွက်၊ ၎င်းကို တတ်နိုင်သမျှ ကွဲပြားသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် သီးခြားဘာသာစကားတစ်ခု သို့မဟုတ် လူမျိုးစုတစ်ခု၏ စကားပြောဒေတာဖြင့်သာ လေ့ကျင့်ထားလျှင် လေယူလေသိမ်းအသစ်သည် စနစ်အား ရှုပ်ထွေးစေပြီး မှားယွင်းသောရလဒ်များထုတ်ပေးရန် တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်သည်။ ဒါဟာ လုပ်ငန်းပိုင်ရှင်တွေအတွက် အရှက်ရရုံသာမက သုံးစွဲသူတွေအတွက်ပါ စော်ကားခြင်းလည်း ဖြစ်ပါတယ်။ 

ထို့ကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နောက်ခံအားလုံးမှ လူများနှင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် များပြားလှသော မတူကွဲပြားသောဒေတာအစုအဝေးမှ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပါဝင်သင့်ပါသည်။ သင့်စနစ်က လေယူလေသိမ်းနှင့် လူမျိုးစုများကို ပိုနားလည်လေ၊ ၎င်းသည် သာလွန်ကောင်းမွန်လေဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် သုံးစွဲသူများကို စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေမည့်အရာမှာ အချက်အလက်များကို မှားယွင်းစွာပြန်လည်ရယူခြင်းမဟုတ်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ထည့်သွင်းမှုများကို ပထမနေရာတွင် နားလည်ရန်ပျက်ကွက်ခြင်းဖြစ်သည်။ 

ဘက်လိုက်မှု ပပျောက်ရေးသည် အဓိက ဦးစားပေး ဖြစ်သင့်ပြီး ကုမ္ပဏီများက ၎င်းကို လူစုလူဝေး အရင်းအမြစ် ဒေတာကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ သင်၏စကားသံဒေတာ သို့မဟုတ် စာသားဒေတာကို လူစုလူဝေးဖြင့် အရင်းအမြစ်ရှာသောအခါ၊ သင့်လိုအပ်ချက်များအတွက် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှလူများကို အကျိုးပြုစေပြီး သင့်ဒေတာစုပေါင်းကို အကျိုးပြုစေသည် (ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖတ်ရှုရန် ဘလော့ဂ် လူစုလူဝေးအရင်းအမြစ်လုပ်သားများအတွက် outsourcing data ၏အကျိုးကျေးဇူးများနှင့်အားနည်းချက်များကိုနားလည်ရန်။) ယခု၊ သင့်မော်ဒယ်သည် မတူညီသော လေယူလေသိမ်းနှင့် အသံထွက်များကို နားလည်ပြီး အလိုက်သင့်တုံ့ပြန်နိုင်ပါမည်။ 

အဆိုပါလမ်း Forward

စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ကို တီထွင်ခြင်းသည် မွေးကင်းစကလေးကို ပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းကဲ့သို့ပင် ခက်ခဲသည်။ တစ်ခုတည်းသော ကွာခြားချက်မှာ မွေးကင်းစကလေးသည် နောက်ဆုံးတွင် အရာများကို နားလည်သဘောပေါက်လာပြီး အလိုအလျောက် ဆက်သွယ်ပြောဆိုရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်သည်။ ဆက်တိုက်တွန်းအားပေးရမည့် စက်များဖြစ်သည်။ ဤနေရာ၌ လောလောဆယ်တွင် စိန်ခေါ်မှုများစွာရှိနေပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဤစိန်ခေါ်မှုများရှိနေသော်လည်း တော်လှန်ရေးအဆန်ဆုံးသော စကားပြောဆိုနိုင်သော AI စနစ်အချို့ရှိသည်ဟူသောအချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့အသိအမှတ်ပြုသင့်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖော်ရွေသော ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ chatbots များနှင့် virtual assistant များအတွက် အနာဂတ်တွင် မည်သို့ဖြစ်လာမည်ကို စောင့်မျှော်ကြည့်ရှုကြပါစို့။ ဤအတောအတွင်း၊ သင်သည် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် ဖန်တီးထားသော Google Home ကဲ့သို့ စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ကို ရယူရန် ရည်ရွယ်ထားပါက၊ သင်၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် မှတ်ချက်လိုအပ်ချက်များအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။.

လူမှုဝေမျှမယ်