စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်

အဆုံးစွန်သော ၀ ယ်သူများလမ်းညွှန် ၂၀၂၁

နိဒါန္း

အဘယ်သူမျှမ သင် chatbot သို့မဟုတ် virtual assistant နှင့်နောက်ဆုံးစကားပြောသည့်အချိန်သည် မည်သည့်အချိန်တွင်မေးရန် ရပ်တန့်နေသနည်း။ ယင်းအစား၊ စက်များသည် ကျွန်ုပ်တို့နှစ်သက်သောသီချင်းကို ဖွင့်ထားပြီး သင့်လိပ်စာသို့ ပို့ဆောင်ပေးသည့် ဒေသန္တရတရုတ်နေရာတစ်ခုကို လျင်မြန်စွာ ဖော်ထုတ်ကာ ညသန်းခေါင်တွင် တောင်းဆိုချက်များကို လွယ်ကူစွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ခဲ့သည်။

Ai သင်တန်းဒေတာ
စကားဝိုင်း Ai ဝယ်သူများ လမ်းညွှန်
ဝယ်သူများ လမ်းညွှန်ကို ဖတ်ပါ သို့မဟုတ် PDF ဗားရှင်းကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စကားပြောဆိုနိုင်သော AI စျေးကွက်သည် 6.8 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2021 ဘီလီယံတန်ဖိုးရှိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ကြီးထွားလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ 18.4 အားဖြင့် $ 2026 ဘီလီယံအထိ CAGR 21.8% တွင်။ ဖျော်ဖြေရေး အိမ်မွေးတိရိစ္ဆာန်အဖြစ် အစပိုင်းတွင် တီထွင်ခဲ့ပြီး၊ စကားပြောဆိုသော AI အ နှစ်များတစ်လျှောက် ထူးခြားစွာ ကြီးထွားလာခဲ့သည်။

စကားပြောဆိုနိုင်သော AI သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဂေဟစနစ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသော်လည်း သုံးစွဲသူများကြားတွင် အသိဥာဏ်နည်းပါးမှုရှိနေသည်- 63% သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်ဘဝတွင် AI ကိုအသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်ကို မသိရှိကြပေ။ သို့သော်၊ နားလည်မှုကင်းမဲ့မှုသည် ဤ Conversational AI စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းမှ လူများကို အဟန့်အတားမဖြစ်စေပါ။ Chatbots များသည် စကားပြောဆိုမှု AI ၏ ရေပန်းအစားဆုံးနမူနာများ ဖြစ်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို သက်သေအဖြစ် ပုံဖော်ထားသည်။ 100% တိုးလာ လာမည့် 2-5 နှစ်အတွင်း မွေးစားခြင်း။

တစ်ဦးအတွက် Gartner မှ စစ်တမ်းအရ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတော်တော်များများက chatbot တွေကို သူတို့အဖွဲ့အစည်းက အသုံးပြုတဲ့ AI အပလီကေးရှင်းအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့ပါတယ်။ ၎င်းပြင် 2022 တွင်၊ ကော်လာဖြူအလုပ်သမားများ၏ 70% နီးပါးသည် ၎င်းတို့၏နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာအတွက် စကားဝိုင်း virtual platform များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံကြမည်ဖြစ်သည်။

စကားပြောဆိုနိုင်သော AI အမျိုးအစားများနှင့် ပိုမိုကြီးမားသော နည်းပညာရပ်ဝန်းတွင် အဘယ်ကြောင့် အလွန်အရေးကြီးလာသည်ကို ကြည့်ကြပါစို့။

Conversational Ai ဆိုတာ ဘာလဲ။

ဤလမ်းညွှန်သည်မည်သူအတွက်လဲ။

ဤကျယ်ပြန့်သောလမ်းညွှန်သည်

  • ဒေတာပမာဏများစွာကို ပုံမှန်တိုက်ထုတ်နေသော စွန့်ဦးတီထွင်လုပ်ငန်းရှင်များနှင့် တစ်ကိုယ်တော်လုပ်ကိုင်သူများအားလုံး
  • AI နှင့်စက်သင်ကြားခြင်း (သို့) လုပ်ငန်းစဉ်များပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းစနစ်များဖြင့်စတင်နေသောပညာရှင်များ
  • ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် AI မောင်းနှင်သည့် ထုတ်ကုန်များအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်သော အချိန်ကိုက်စျေးကွက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်သော ပရောဂျက်မန်နေဂျာများ
  • AI လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်ပါ ၀ င်သည့်အလွှာများ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုသိလိုသောနည်းပညာဝါသနာရှင်များ။
မိန့်ခွန်းဒေတာစုဆောင်းခြင်း

Conversational AI ဆိုတာဘာလဲ

ဒစ်ဂျစ်တယ်နှင့် တယ်လီဖုန်းဆက်သွယ်ရေးနည်းပညာများမှတစ်ဆင့် တကယ့်လူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများကို အတုခိုးစေရန် ပရိုဂရမ်မာဆန်ပြီး ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောနည်းလမ်းတစ်ခု။

source: Deloitte: ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်စကားပြောဆိုမှု AI

စကားဝိုင်းအတုထောက်လှမ်းရေး (AI) သို့မဟုတ် chatbots သို့မဟုတ် virtual assistant သို့မဟုတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များသည် စာသား သို့မဟုတ် စကားဖြင့် လူများနှင့် ကွန်ပျူတာများကို ထိထိရောက်ရောက် ဆက်သွယ်နိုင်စေသည့် နည်းပညာများဖြစ်သည်။ များပြားလှသော အသံနှင့် စာသားဒေတာများကို ML နှင့် NLP မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရာတွင် လူသားစကားပြောခြင်း သို့မဟုတ် စာသားပုံစံများကို အသိအမှတ်ပြုကာ မတူညီသောဘာသာစကားများတွင် ၎င်းတို့၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အဓိပ္ပါယ်များကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်ချိန်တွင် လူသားစကားပြောဆိုမှုများကို အတုယူရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အသုံးပြုပါသည်။

Conversational AI အမျိုးအစားများ

Conversational AI များသည် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်နှင့် ဒီဇိုင်းပေါ်မူတည်၍ မတူညီသော အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ chatbot သို့မဟုတ် virtual assistant အမျိုးအစားကို မတီထွင်မီ၊ လက်ရှိအသုံးပြုနေသော Conversational AI အမျိုးအစားများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

Conversational Ai အမျိုးအစားများ သင့်လျော်သော မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် သင့်လုပ်ငန်း ရည်မှန်းချက်များပေါ်တွင် အဓိက မူတည်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် လက်လီ chatbot တစ်ခုကို တီထွင်နေသည်ဆိုပါစို့။ ထိုအခြေအနေတွင်၊ chatbots များသည် အသုံးပြုသူများနှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ရန်၊ ရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ စျေးဝယ်မှုအတွက် လမ်းညွှန်မှုများ ပေးဆောင်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့် သင်သည် AI သို့မဟုတ် Hybrid အမျိုးအစားကို ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သင်သည် FAQ chatbots များကိုတီထွင်နေပါက၊ စည်းကမ်းအခြေခံသည့် algorithm သည် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ Conversational AI ၏ အဓိက အမျိုးအစားသုံးမျိုးမှာ Rule-based၊ Artificial Intelligence နှင့် Hybrids တို့ဖြစ်သည်။ တစ်ပုံချင်းစီ အသေးစိတ်ကြည့်ရအောင်။

စည်းကမ်းအခြေခံ

ဆုံးဖြတ်ချက်-သစ်ပင် ဘော့တ်များဟုလည်း ရည်ညွှန်းပြီး စည်းကမ်းအခြေခံသည့် chatbot များသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းကမ်းကို လိုက်နာသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်-သစ်ပင် စကားဝိုင်းပုံစံကို လိုက်နာပြီးနောက်၊ chatbot သည် chatbot မှ သီးခြားပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော စည်းမျဉ်းများအစီအရီကို အသုံးပြုကာ စကားဝိုင်းတစ်ခုလုံးကို ဇယားကွက်တွင် ပုံဖော်ပါသည်။ စည်းမျဉ်းများသည် chatbot နှင့် အကျွမ်းတဝင်ရှိသော ပြဿနာများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများအတွက် အခြေခံဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် မေးခွန်းများကို မျှော်မှန်းပြီး ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးပါသည်။

စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများသည် ရိုးရှင်း သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း chatbot သည် စည်းမျဉ်းဘောင်ထက်ကျော်လွန်၍ မေးမြန်းချက်များကို ဖြေကြားရန် မတပ်ဆင်ထားပေ။ ဤ chatbot များသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အခြေအနေများနှင့် ကိုက်ညီသော မေးခွန်းများကိုသာ ဖြေဆိုနိုင်ပါသည်။
စည်းကမ်းအခြေခံသည့် chatbot တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်းသည် အမွေအနှစ်စနစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းရန် ပိုမိုလွယ်ကူ၊ မြန်ဆန်ကာ ပိုမိုရိုးရှင်းပါသည်။ သို့သော်၊ ဤ chatbots များသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်အတွက် ၎င်းတို့၏နယ်ပယ်ကို ကန့်သတ်ထားပြီး အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများမှတစ်ဆင့် သင်ယူနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

AI/NLP

နာမည်အရ AI chatbot များသည် machine learning နှင့် အသုံးပြုသည်။ သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့ မတုံ့ပြန်မီ အသုံးပြုသူ၏ ဆက်စပ်အကြောင်းအရာနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ရန်။ AI စနစ်သုံး chatbots များသည် သုံးစွဲသူမေးခွန်းများအပေါ် အခြေခံ၍ ရှုပ်ထွေးသော သဘာဝဘာသာစကားတုံ့ပြန်မှုများကိုပင် ပုံဖော်နိုင်သည်။

၎င်းတို့၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် ဆက်စပ်နားလည်မှုစွမ်းရည်များဖြင့် AI chatbots များသည် သုံးစွဲသူများ၏ ရှုပ်ထွေးသောမေးခွန်းများကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူ၏လိုအပ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ စကားဝိုင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။

Rule-based chatbots များထက် AI chatbot များကို လေ့ကျင့်ရန် အချိန်ပိုကြာနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် လေ့ကျင့်ပြီးသည်နှင့် အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး စိတ်ကြိုက်တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။

AI chatbots များသည် ယခင်အပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုများမှသင်ယူခြင်း၊ အသုံးပြုသူအပြုအမူများကိုနားလည်ခြင်းနှင့် ပုံဆွဲခြင်းပုံစံများကိုနားလည်ခြင်းနှင့် အဆင့်မြင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းစွမ်းရည်များကိုအသုံးပြု၍ မတူညီသောဘာသာစကားများကို နားလည်ပေးခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကိုပေးပါသည်။

AI နှင့် Rule-Based Chatbot အကြား ကွာခြားချက်

AI/NLP Chatbotစည်းမျဉ်းအခြေခံ Chatbot
Voice နှင့် Text commands များကို နားလည်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်စေပါသည်။စာသားကွန်မန်းများနှင့်သာ နားလည်ပြီး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သည်။
အကြောင်းအရာကို နားလည်နိုင်ပြီး စကားဝိုင်းတွင် ရည်ရွယ်ချက်ကို အနက်ဖွင့်နိုင်သည်။ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော chat flow ကို လိုက်နာနိုင်သည်
စကားပြောဆိုမှုများရှိရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ရေကြောင်းသွားလာမှုသက်သက်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဘလော့ဂ်များနှင့် virtual assistant ကဲ့သို့သော အင်တာဖေ့စ်များစွာတွင် အလုပ်လုပ်သည်။ချတ်ပံ့ပိုးမှု အင်တာဖေ့စ်အဖြစ်သာ လုပ်ဆောင်သည်။
အပြန်အလှန် ပြောဆိုမှုများမှ သင်ယူနိုင်သည်။၎င်းသည် ကြိုတင်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသော စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို လိုက်နာပြီး အပ်ဒိတ်အသစ်များဖြင့် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ရမည်ဖြစ်သည်။
လေ့ကျင့်ရန် အချိန်၊ ဒေတာနှင့် အရင်းအမြစ်များစွာ လိုအပ်သည်။ရထားခ ပိုမြန်ပြီး စျေးပိုသက်သာတယ်။
အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများအပေါ်အခြေခံ၍ စိတ်ကြိုက်တုံ့ပြန်မှုများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်သော အလုပ်များကို ဆောင်ရွက်ပါ။
အဆင့်မြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသော ပရောဂျက်များအတွက် စံပြဖြစ်သည်။ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် စံပြဖြစ်သည်။


hybrid ကို

ပေါင်းစပ် chatbots များသည် NLP နှင့် Rule-based algorithms များကို အသုံးပြုပြီး အသုံးပြုသူမေးမြန်းချက်များအပေါ် စည်းကမ်းအခြေခံသည့် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုကာ ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ရန် NLP ကို ​​အသုံးပြုပါသည်။

AI chatbots များကို စည်းမျဥ်းအခြေခံသည့် စည်းမျဉ်းကို ဆန့်ကျင်မည့်အစား ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပေးစွမ်းရန် နှစ်ခုလုံး၏ အကောင်းဆုံးကို ယူရန် ပိုလွယ်ကူပါသည်။ ဟိုက်ဘရစ်မော်ဒယ်သည် အလုပ်အခြေပြုပရောဂျက်များနှင့် စကားပြောဆိုမှုအတွေ့အကြုံများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။

Conversational AI ၏ အားသာချက်များ

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ chatbot စျေးကွက်သည် 190.8 ခုနှစ်တွင် $2016 သန်းမှ ကြီးထွားလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ 1.25 တွင် $2025 billion. ဤကိန်းဂဏန်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ chatbot နည်းပညာနှင့် စျေးကွက်တွင် ကြီးကြီးမားမားရင်းနှီးမြှုပ်နှံပုံကို ပြသသည်။

ဤနည်းပညာကို သိသာထင်ရှားစွာ လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းသည် ၎င်းတို့ကို အဆင့်မြင့်ပြီး အလိုလိုသိမြင်လာကာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချခြင်းကြောင့်ဟု ယူဆနိုင်သည်။

ဦးစွာ၊ ဤဆန်းသစ်တီထွင်ထားသော နည်းပညာ၏ သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်ကြည့်ရှုပါ။

Machine Learning တွင် Conversational Ai ၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ချန်နယ်များစွာရှိ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် စကားဝိုင်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

ယနေ့ခေတ် အခွင့်အာဏာရှိသော သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ အရွယ်အစားနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်များ မခွဲခြားဘဲ အဖွဲ့အစည်းများမှ မှားယွင်းမှုမရှိသော ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို မျှော်လင့်ပါသည်။ Conversational AI သည် ချန်နယ်များစွာရှိ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် စကားဝိုင်းများမှတစ်ဆင့် ဤအဖွဲ့အစည်းများအား ထိပ်တန်းအဆင့်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

သုံးစွဲသူများသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာစကားပြောဆိုမှုမှ တိုက်ရိုက်ဝဘ်ချတ်သို့ ပြောင်းရွှေ့သည့်အခါတွင်ပင် ချောမွေ့သောကိုယ်ရေးကိုယ်တာခရီးကို ခံစားနိုင်သည်။

မြင့်မားသောခေါ်ဆိုမှုပမာဏများပြည့်မီရန် ချောမွေ့စွာ ချိန်ညှိပါ။

ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု ခေါ်ဆိုမှုပမာဏ ရုတ်တရက် တိုးလာမည်ဟု မျှော်လင့်ရပြီး Conversational AI သည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအဖွဲ့များအား ယင်းကဲ့သို့ တိုးမြင့်လာမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ စကားဝိုင်း AI သည် ဖောက်သည်၏ ရည်ရွယ်ချက်၊ လိုအပ်ချက်၊ အတိတ်ခေါ်ဆိုမှုမှတ်တမ်း၊ ခံစားချက်များနှင့် စိတ်ခံစားမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများကို ခွဲခြားနိုင်သည်။ chatbot သည် တန်ဖိုးမြင့်ခေါ်ဆိုမှုများမှ တန်ဖိုးနည်းခေါ်ဆိုမှုများကို အမျိုးအစားခွဲရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး၊ တန်ဖိုးနည်းသူများကို Virtual Assistants သို့ လမ်းကြောင်းပေးကာ ပိုမိုအရေးကြီးသောခေါ်ဆိုမှုများကို တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ပေးသည့် အေးဂျင့်များကို သေချာစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Chatbots များသည် လုပ်ငန်းများကို ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုစုံစမ်းမေးမြန်းမှုများ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနှင့် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။ ပံ့ပိုးကူညီမှုခေါ်ဆိုမှုများတွင်အသုံးပြုသည့်အချိန်ကို သိသိသာသာဖြတ်တောက်ခြင်းဖြင့်၊ 2023 ခုနှစ်တွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများထက် ပိုမိုသက်သာနိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ နာရီ $2.5 ဘီလီယံ လက်လီ၊ ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍများတွင်။

ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုများကို Notch မြင့်မြင့်ယူဆောင်လာပါ။

ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံသည် အမှတ်တံဆိပ်များတွင် အကြီးမားဆုံးကွဲပြားသူများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သုံးစွဲသူများအတွက် အမှတ်ရဖွယ်အတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ရန် အမှတ်တံဆိပ်များသည် အဘယ်ကြောင့် အချင်းချင်း ပြိုင်ဆိုင်နေကြသည်ကို အံ့သြစရာမဟုတ်ပါ။ Conversational AI သည် ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များကို အပြုသဘောဆောင်သော အတွေ့အကြုံများပေးအပ်ရန် ကူညီပေးသည်။

စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ထားသော စကားဝိုင်းများအပြင် သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏မေးမြန်းချက်များကို အချိန်တိုင်းတွင် ချက်ခြင်းယုံကြည်ရလောက်သော တုံ့ပြန်မှုများကိုလည်း ခံစားရရှိနိုင်ပါသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အသုံးပြုသူ၏မေးမြန်းချက်များကို စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ သုံးစွဲသူဗဟိုပြုတုံ့ပြန်မှုများကို ဖော်ဆောင်နိုင်သည်။ Chatbots များသည် ခံစားချက်၊ စိတ်ခံစားမှုနှင့် ရည်ရွယ်ချက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာကာ တိုက်ရိုက်-အေးဂျင့်အကူအညီကို လျှော့ချခြင်းနှင့် ပထမဆုံးအဆက်အသွယ်ပြတ်သားမှုကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် အရောင်းတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။

အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုကို ပရိသတ်ထံ စျေးကွက်တင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုအလုပ်ဖြစ်သည်။ သို့တိုင်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် ထူးခြားသောဝိသေသလက္ခဏာတစ်ခုဖန်တီးရန်နှင့် စျေးကွက်ထက် ပြိုင်ဆိုင်မှုရှိသောအားသာချက်ကို မြှင့်တင်ရန် Conversational AI ကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ပစ်မှတ်ထားသော စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်းနှင့် ပြောင်းလဲခြင်းနည်းပညာများကို ပေးအပ်လျက်ရှိသည်။

AI-based chatbot ကို စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ရောစပ်သို့ ယူဆောင်လာသောအခါတွင်၊ သင်သည် ကျယ်ပြန့်သော ဝယ်သူပရိုဖိုင်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ ၎င်းတို့၏ ဝယ်ယူမှုစိတ်ကြိုက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ကာ ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အကြောင်းအရာများကို ဒီဇိုင်းဆွဲနိုင်သည်။

အလိုအလျောက်ဖောက်သည်စောင့်ရှောက်မှု (ကုန်ကျစရိတ်ချွေတာ)

chatbots အသုံးပြုခြင်း၏ နောက်ထပ်အကျိုးကျေးဇူးမှာ ကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်း ဖြစ်သည်။ 2022 တွင်၊ chatbot များသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ တစ်နှစ်လျှင် $ 8 ဘီလီယံအထိ. လုပ်ငန်းများသည် ဖောက်သည်များ၏ပြောင်းလဲနေသောလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအေးဂျင့်အုပ်စုများကို စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့ကျင့်နေမည့်အစား ပိုမိုရိုးရှင်းပြီး ရှုပ်ထွေးသောမေးခွန်းများကိုကိုင်တွယ်ရန် chatbot များကို တီထွင်နိုင်သည်။ ကနဦး အကောင်အထည်ဖော်မှုစရိတ်များ မြင့်မားသော်လည်း အကောင်အထည်ဖော်မှုတိုင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများထက် သာလွန်သည်။

Conversational AI ရှိ ဘုံဒေတာစိန်ခေါ်မှုများကို လျော့ပါးစေပါ။

Conversational AI သည် လူသား-ကွန်ပြူတာ ဆက်သွယ်မှုကို ဒိုင်းနမစ်အသွင်ပြောင်းသည်။ ပြီးတော့ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတော်တော်များများဟာ လုပ်ငန်းပြီးမြောက်ပုံကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်တဲ့ အဆင့်မြင့် စကားပြောဆိုမှု AI ကိရိယာတွေနဲ့ အပလီကေးရှင်းတွေကို တီထွင်ဖို့ စိတ်အားထက်သန်ကြပါတယ်။ သို့သော်၊ သင်နှင့် သင့်ဖောက်သည်များကြား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆက်သွယ်မှုပေးနိုင်သော chatbot ကို မတီထွင်မီတွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းချက်များစွာကို ကြည့်ရှုရမည်ဖြစ်သည်။

ဘာသာစကားကွဲပြားမှု

ဘာသာစကားကွဲပြားမှု ဘာသာစကားများစွာကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည့် ချတ်လက်ထောက်ကို တီထွင်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဘာသာစကားများ၏ ကွဲပြားမှုများသည် သုံးစွဲသူအားလုံးကို ချောမွေ့စွာ ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် chatbot တစ်ခုကို တီထွင်ရန် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။

2022 ခုနှစ်, 1.5 ဘီလီယံခန့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် အင်္ဂလိပ်စကားပြောဆိုသူများ၊ နောက်တွင် တရုတ်မန်ဒရင်းဘာသာစကားဖြင့် ပြောဆိုသူ ၁.၁ ဘီလီယံရှိသည်။ အင်္ဂလိပ်သည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် လူပြောအများဆုံးနှင့် လေ့လာသော နိုင်ငံခြားဘာသာစကားဖြစ်သော်လည်း၊ 20% ကမ္ဘာ့လူဦးရေက ပြောနေကြတယ်။ ၎င်းသည် ကျန်ကမ္ဘာ့လူဦးရေ၏ 80% သည် အင်္ဂလိပ်မဟုတ်သော အခြားဘာသာစကားများကို ပြောဆိုစေသည်။ ဒါကြောင့် chatbot တစ်ခုကို တီထွင်တဲ့အခါမှာ ဘာသာစကား ကွဲပြားမှုကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမယ်။

ဘာသာစကား ကွဲပြားမှု

လူသားများသည် ဘာသာစကား ကွဲပြားကြပြီး ဘာသာစကား တစ်မျိုးတည်း ကွဲပြားကြသည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ စကားပြောဘာသာစကားကွဲပြားမှု၊ စိတ်ခံစားမှု၊ ဒေသိယစကား၊ အသံထွက်၊ လေယူလေသိမ်းနှင့် ကွဲပြားမှုများကို အပြည့်အဝနားလည်ရန် စက်သည် မဖြစ်နိုင်သေးပါ။

ကျွန်ုပ်တို့၏ စကားလုံးများနှင့် ဘာသာစကားရွေးချယ်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့ရိုက်ပုံတွင်လည်း ထင်ဟပ်ပါသည်။ မှတ်ချက်ပေးသူအုပ်စုတစ်စုက ၎င်းကို စကားပြောဒေတာအစုံအလင်ဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးမှသာ ဘာသာစကား၏ကွဲပြားမှုကို နားလည်သဘောပေါက်နားလည်သဘောပေါက်ရန် မျှော်လင့်နိုင်သည်။

မိန့်ခွန်းထဲတွင် တက်ကြွမှု

နောက်ထပ်အဓိက စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ကိုတီထွင်ရန်စိန်ခေါ်မှု စကားအပြောအဆို တက်ကြွမှုကို ရုန်းရင်းဆန်ခတ်ဖြစ်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စကားဖြည့်သွင်းခြင်း၊ ခေတ္တရပ်ခြင်း၊ စာကြောင်းအပိုင်းအစများနှင့် စကားစမြည်ပြောသောအခါတွင် အဓိပ္ပါယ်ဖော်၍မရသော အသံများစွာကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စကားလုံးတိုင်းနှင့် မှန်ကန်သောဝဏ္ဏနာအပေါ် ဖိစီးမှုကြားတွင် ခေတ္တရပ်လေ့မရှိသောကြောင့် ရေးထားသောစကားလုံးထက် စကားသံသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြားသူများ၏စကားကို နားထောင်သောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘဝတစ်သက်တာအတွေ့အကြုံများကို အသုံးပြု၍ သူတို့၏ပြောဆိုမှု၏ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အဓိပ္ပါယ်ကို ကောက်ယူလေ့ရှိပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့စကားလုံးများကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖြစ်နေသည့်တိုင် ဆက်စပ်၍ နားလည်သဘောပေါက်ပါသည်။ သို့သော် စက်တစ်လုံးသည် ဤအရည်အသွေးကို မစွမ်းဆောင်နိုင်ပါ။

Noisy Data

ဆူညံသောဒေတာ သို့မဟုတ် နောက်ခံဆူညံသံသည် တံခါးခေါင်းလောင်းများ၊ ခွေးများ၊ ကလေးများနှင့် အခြားနောက်ခံအသံများကဲ့သို့သော စကားဝိုင်းများအတွက် တန်ဖိုးမပေးသောဒေတာဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ပွတ်တိုက်ရန် သို့မဟုတ် စစ်ထုတ်ရန် အရေးကြီးသည်။ အသံဖိုင်များ ထိုအသံများမှ အရေးမကြီးသော အသံများကို သိရှိနိုင်စေရန် AI စနစ်အား လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။

မတူညီသော Speech Data အမျိုးအစားများ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များ

အားသာချက် & မတူညီသော စကားပြောဒေတာအတွဲများ၏ အားနည်းချက်များ AI စနစ်သုံး အသံ မှတ်သားမှုစနစ် သို့မဟုတ် တစ်ခု တည်ဆောက်ခြင်း။ စကားပြောဆိုနိုင်သော AI သည် လေ့ကျင့်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုဒေတာအစုံများစွာ လိုအပ်သည်။. သို့သော်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး သင်၏ သီးခြားပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည့် အရည်အသွေးရှိသော ဒေတာအတွဲများကို ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိခြင်းသည် မလွယ်ကူပါ။ သို့တိုင်၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို ရှာဖွေနေသည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ရွေးချယ်စရာများ ရှိပြီး ရွေးချယ်မှုတစ်ခုစီတွင် အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များရှိသည်။

ယေဘူယျဒေတာအတွဲအမျိုးအစားကို သင်ရှာဖွေနေပါက၊ သင့်တွင် အများသူငှာ ပြောဆိုနိုင်သော ရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်။ သို့ရာတွင်၊ သင့်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်နှင့် ပိုမိုသက်ဆိုင်သည့်အရာတစ်ခုခုအတွက်၊ ၎င်းကို သင်ကိုယ်တိုင် စုဆောင်းပြီး စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်ပေမည်။

စိတ်ကြိုက် အသံဒေတာအတွဲများ

  1. ကိုယ်ပိုင်မိန့်ခွန်းဒေတာ

    ပထမဆုံးကြည့်ရှုရမည့်နေရာသည် သင့်ကုမ္ပဏီ၏ မူပိုင်ဒေတာဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း သင့်တွင် သင့်တွင် ဖောက်သည်စကားပြောဒေတာကို အသုံးပြုရန် တရားဝင်အခွင့်အရေးနှင့် ခွင့်ပြုချက်ရရှိထားသောကြောင့်၊ သင်သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် သင့်ပရောဂျက်များကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ဤကြီးမားသောဒေတာအတွဲကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

    Pros:

    • အပိုဆောင်း ဒေတာ စုဆောင်းခြင်း သင်တန်းစရိတ် မရှိပါ။
    • သင်တန်းဒေတာသည် သင့်လုပ်ငန်းနှင့် သက်ဆိုင်ဖွယ်ရှိသည်။
    • စကားပြောဒေတာတွင် သဘာဝပတ်၀န်းကျင်နောက်ခံ အသံပိုင်းဆိုင်ရာ၊ တက်ကြွသောအသုံးပြုသူများနှင့် စက်ပစ္စည်းများလည်း ပါရှိပါသည်။

    Cons:

    • ထိုသို့သောဒေတာကိုအသုံးပြုခြင်းသည် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့်အသုံးပြုခြင်းအတွက် သင့်အား ငွေအမြောက်အမြားကုန်ကျစေနိုင်သည်။
    • စကားပြောဒေတာတွင် ဘာသာစကား၊ လူဦးရေစာရင်း သို့မဟုတ် ဖောက်သည်အခြေခံ ကန့်သတ်ချက်များ ရှိနိုင်သည်။
    • ဒေတာသည် အခမဲ့ဖြစ်နိုင်သော်လည်း စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ စာသားမှတ်တမ်း၊ တဂ်လုပ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများအတွက် သင်သည် ပေးဆောင်ဆဲဖြစ်သည်။
  2. အများသူငှာ ဒေတာအတွဲများ

    သင့်အားအသုံးမပြုပါက အများသူငှာ စကားပြောဒေတာအတွဲများသည် အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒေတာအတွဲများသည် အများသူငှာ ဒိုမိန်း၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး open-source ပရောဂျက်များအတွက် စုစည်းထားနိုင်သည်။

    Pros:

    • အများသူငှာ ဒေတာအတွဲများသည် အခမဲ့ဖြစ်ပြီး ဘတ်ဂျက်နည်းသော ပရောဂျက်များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
    • ၎င်းတို့ကို ချက်ချင်းဒေါင်းလုဒ်လုပ်ရန် ရနိုင်သည်။
    • အများသူငှာ ဒေတာအစုံများသည် ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော နှင့် ရေးမထားသော နမူနာအစုံများ အမျိုးမျိုးဖြင့် လာပါသည်။

    အားနည်းချက်များ:

    • စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းနှင့် အရည်အသွေးအာမခံမှု ကုန်ကျစရိတ်များ မြင့်မားနိုင်သည်။
    • အများသူငှာ ပြောဆိုသည့် ဒေတာအတွဲများ၏ အရည်အသွေးသည် သိသာထင်ရှားစွာ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ကွဲပြားသည်။
    • ကမ်းလှမ်းထားသော မိန့်ခွန်းနမူနာများသည် အများအားဖြင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းတို့ကို သီးခြားမိန့်ခွန်းပရောဂျက်များ ရေးဆွဲရာတွင် မသင့်လျော်ပါ။
    • ဒေတာအတွဲများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အင်္ဂလိပ်ဘာသာစကားသို့ ဘက်လိုက်ပါသည်။
  3. ကြိုတင်ထုပ်ပိုးထားသော/စင်ပေါ်မှ ဒေတာအတွဲများ

    အများသူငှာဒေတာ သို့မဟုတ် တစ်ဦးတည်းပိုင်ဖြစ်လျှင် ကြိုတင်ထုပ်ပိုးထားသောဒေတာအတွဲများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းသည် အခြားရွေးချယ်စရာဖြစ်သည်။ စကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်း။ သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် မကိုက်ညီပါ။

    ရောင်းချသူသည် သုံးစွဲသူများထံ ပြန်လည်ရောင်းချရန် သီးခြားရည်ရွယ်ချက်အတွက် ကြိုတင်ထုပ်ပိုးထားသော စကားပြောဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းထားသည်။ ဤဒေတာအတွဲအမျိုးအစားကို ယေဘူယျအပလီကေးရှင်းများ သို့မဟုတ် သီးခြားရည်ရွယ်ချက်များ ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

    Pros:

    • သင်၏ သီးခြား စကားပြောဒေတာ လိုအပ်ချက်နှင့် ကိုက်ညီသော ဒေတာအတွဲသို့ သင် ဝင်ရောက်ခွင့် ရနိုင်သည်။
    • သင့်ကိုယ်ပိုင်စုဆောင်းရန်ထက် ကြိုတင်ထုပ်ပိုးထားသောဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုခြင်းသည် ပို၍တတ်နိုင်သည်
    • သင်သည် ဒေတာအတွဲသို့ လျှင်မြန်စွာ ဝင်ရောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

    အားနည်းချက်များ:

    • ဒေတာအတွဲကို ကြိုတင်ထုပ်ပိုးထားသောကြောင့်၊ ၎င်းကို သင့်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားခြင်းမရှိပါ။
    • ထို့အပြင်၊ အခြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းတိုင်းက ၎င်းကိုဝယ်ယူနိုင်သောကြောင့် ဒေတာအတွဲသည် သင့်ကုမ္ပဏီအတွက် သီးသန့်မဟုတ်ပါ။
  4. စိတ်ကြိုက်စုဆောင်းထားသော ဒေတာအတွဲများကို ရွေးပါ။

    စကားပြောအပလီကေးရှင်းတစ်ခုတည်ဆောက်သောအခါတွင်၊ သင်သည်သင်၏သတ်မှတ်ထားသောလိုအပ်ချက်အားလုံးနှင့်ကိုက်ညီသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတစ်ခုလိုအပ်ပါသည်။ သို့သော်၊ သင့်ပရောဂျက်၏ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီသော ကြိုတင်ထုပ်ပိုးထားသောဒေတာအစုံကို သင်ဝင်ရောက်ခွင့်ရရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။ ရရှိနိုင်သောတစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းမှာ သင်၏ဒေတာအတွဲကိုဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် ပြင်ပကုမ္ပဏီဖြေရှင်းချက်ပေးသူများမှတစ်ဆင့် ဒေတာအတွဲကိုရယူရန်ဖြစ်သည်။

    သင်၏လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်မှုလိုအပ်ချက်များအတွက် ဒေတာအတွဲများကို လုံးဝစိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ သင်သည် ဘာသာစကား တက်ကြွမှု၊ စကားပြောဒေတာ အမျိုးမျိုးနှင့် အမျိုးမျိုးသော ပါဝင်သူများထံ ဝင်ရောက်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ သင်၏ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များကို အချိန်မီဖြည့်ဆည်းနိုင်စေရန် ဒေတာအစုံကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။

    Pros:

    • သင်၏ သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စအတွက် ဒေတာအတွဲများကို စုဆောင်းပါသည်။ ရည်ရွယ်ထားသော ရလဒ်များမှ သွေဖည်သွားသော AI အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အခွင့်အလမ်းကို နည်းပါးသွားစေသည်။
    • AI Data တွင် ဘက်လိုက်မှုကို ထိန်းချုပ်ပြီး လျှော့ချပါ။

    အားနည်းချက်များ:

    • ဒေတာအတွဲများသည် ငွေကုန်ကြေးကျများပြီး အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ သို့သော် အကျိုးခံစားခွင့်များသည် ကုန်ကျစရိတ်ထက် အမြဲပိုနေပါသည်။

စကားပြောဆိုမှု AI အသုံးပြုမှုအခြေအနေများ

စကားပြောဒေတာ အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အသံအသုံးချခြင်းအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ကမ္ဘာသည် ကြီးမားပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးချမှုများစွာအတွက် လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

စမတ်အိမ်သုံးပစ္စည်းများ/စက်ပစ္စည်းများ

Voice Consumer Index 2021 တွင် US၊ UK၊ နှင့် Germany တို့မှ သုံးစွဲသူ 66% နီးပါးသည် စမတ်စပီကာများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ကြပြီး 31% သည် နေ့စဉ် အသံနည်းပညာကို အသုံးပြုကြသည်။ ထို့အပြင်၊ ရုပ်မြင်သံကြား၊ မီးလုံးများ၊ လုံခြုံရေးစနစ်များနှင့် အခြားစမတ်ပစ္စည်းများသည် အသံဖြင့် မှတ်သားမှုနည်းပညာကြောင့် အသံအမိန့်ပေးချက်များကို တုံ့ပြန်ပါသည်။

အသံရှာဖွေခြင်း အက်ပ်

Voice Search သည် စကားဝိုင်း AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ အသုံးအများဆုံး application တစ်ခုဖြစ်သည်။ Google တွင် ရှာဖွေမှုအားလုံး၏ 20% ခန့်သည် ၎င်း၏ အသံအကူနည်းပညာမှ လာပါသည်။ 74% စစ်တမ်းတစ်ခုအား ဖြေဆိုသူများ၏ ပြောကြားချက်အရ ၎င်းတို့သည် ပြီးခဲ့သောလတွင် အသံရှာဖွေမှုကို အသုံးပြုခဲ့သည်။

စားသုံးသူများသည် ၎င်းတို့၏ စျေးဝယ်မှု၊ ဖောက်သည် ပံ့ပိုးမှု၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် လိပ်စာများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အသံဖြင့် ရှာဖွေမှုအပေါ် ပိုမိုမှီခိုလာကြသည်။

ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု

သုံးစွဲသူများ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုသည် ဖောက်သည်၏စျေးဝယ်အတွေ့အကြုံကို တတ်နိုင်သောနှင့် ထိထိရောက်ရောက် မြှင့်တင်ပေးသောကြောင့် စကားပြောမှတ်သားမှုနည်းပညာ၏ အထင်ရှားဆုံးအသုံးပြုမှုကိစ္စများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု

စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ထုတ်ကုန်များတွင် နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးကျေးဇူးများကို မြင်တွေ့နေရပါသည်။ အသံမှတ်စုများဖမ်းယူရန်၊ ရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်၊ တိုင်ပင်ဆွေးနွေးမှုနှင့် လူနာ-ဆရာဝန်ဆက်သွယ်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ဆရာဝန်များနှင့် အခြားဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်သူများက ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

လုံခြုံရေး အသုံးချမှုများ

အသံအသိအမှတ်ပြုမှုသည် လုံခြုံရေးအပလီကေးရှင်းပုံစံဖြင့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ထူးခြားသောအသံသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲသည် အခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ကို မြင်တွေ့ရသည်။ ၎င်းသည် အသံနှင့်ကိုက်ညီမှုအပေါ်အခြေခံ၍ အက်ပ်များ သို့မဟုတ် အဆောက်အအုံများသို့ ဝင်ရောက်ခြင်း သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ခွင့်ပြုသည်။ Voice biometrics သည် အထောက်အထားခိုးယူမှု၊ အထောက်အထားပွားခြင်းနှင့် ဒေတာအလွဲသုံးစားမှုတို့ကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။

ယာဉ်အသံအမိန့်များ

ကားအများစုသည် ယာဉ်များတွင် ယာဉ်အန္တရာယ်ကင်းရှင်းမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အသံဖြင့် အမိန့်ပေးချက်များကို တုံ့ပြန်သည့် အသံဖြင့် မှတ်သားနိုင်သော ဆော့ဖ်ဝဲရှိသည်။ ဤစကားပြောဆိုနိုင်သော AI ကိရိယာများသည် အသံအတိုးအကျယ်ကို ချိန်ညှိခြင်း၊ ခေါ်ဆိုမှုများ ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ရေဒီယိုလိုင်းများကို ရွေးချယ်ခြင်းကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော ညွှန်ကြားချက်များကို လက်ခံပါသည်။

ကားအတွင်းပိုင်း အချက်အလက်

အသံဖွင့်ထားသော ကားဒက်ရှ်ဘုတ်၏ ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုသည် ဆူညံသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အသုံးပြုသူ၏အသံကို တတ်နိုင်သမျှကြားနိုင်ရန် လေ့ကျင့်ထားပုံပေါ် မူတည်ပါသည်။ ကားဒက်ရှ်ဘုတ်ရှိ အသံစနစ်သည် ယာဉ်မောင်း၏အသံကို တိကျစွာသိရှိနိုင်ပြီး ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုအသံများ၊ မိုးခြိမ်းသံများ၊ အခြားခရီးသည်များ၏ အသံများနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော မရင်းနှီးသောနောက်ခံဆူညံသံများမှတစ်ဆင့် ညွှန်ကြားချက်များကို တုံ့ပြန်နိုင်ရပါမည်။

Home Smart Speaker

စပီကာကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး မီးဖိုချောင်သုံး Blender ၊ ကလေးကစားနေသည့် နောက်ခံဆူညံသံများကဲ့သို့သော စပီကာ၏အသံများကို ပိုင်းခြားနားလည်နိုင်ရန် အသံဒေတာအတွဲများစွာတွင် အသံအကူများကို အကျယ်တဝင့် လေ့ကျင့်ထားသင့်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သောစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် ထိုကဲ့သို့သော acoustic ပတ်ဝန်းကျင်များကို အတုယူထားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

မော်ဒယ်သည် အမှန်တကယ် စကားလုံးများကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် ချောင်းဆိုးခြင်းကဲ့သို့သော အခြားအသံများကို ဖြည့်သွင်းခြင်း သို့မဟုတ် ခေတ္တရပ်ခြင်းနှင့် ချောင်းဆိုးခြင်းကဲ့သို့သော အခြားအသံများကိုလည်း ဆုံးဖြတ်နိုင်စေသင့်သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ စနစ်သည် စကားလုံးများနှင့် အသံများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော စာကြောင်းများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေရန် ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို အသံစနစ်နှင့် တွဲချိတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

Conversational AI ကို အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းများတွင်

လက်ရှိတွင် စကားပြောဆိုမှု AI ကို Chatbots များအဖြစ် အများစုအသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ သို့သော်၊ များစွာသောစက်မှုလုပ်ငန်းများသည် ကြီးမားသောအကျိုးကျေးဇူးများရရှိရန် ဤနည်းပညာကို အကောင်အထည်ဖော်နေကြသည်။ စကားပြောဆိုမှု AI ကို အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းအချို့မှာ-

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စကားဝိုင်း Ai Conversational AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍအပေါ် ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနေသည်။ Conversational AI သည် လူနာများ၊ ဆရာဝန်များ၊ ဝန်ထမ်းများ၊ သူနာပြုများနှင့် အခြားဆေးဘက်ဆိုင်ရာဝန်ထမ်းများအတွက် အကျိုးပြုကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။

အချို့သောအကျိုးကျေးဇူးများမှာ

  • ကုသမှုလွန်အဆင့်တွင် လူနာပါဝင်မှု
  • chatbots များကို အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း။
  • မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများနှင့် အထွေထွေမေးမြန်းမှုများကို ဖြေကြားခြင်း။
  • လက္ခဏာအကဲဖြတ်
  • အရေးပေါ်လူနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။
  • အရေးပေါ်ကိစ္စများ တိုးလာသည်။

အီးကုန်သွယ်ရေး

အီးကုန်သွယ်ရေး Conversational AI သည် e-commerce လုပ်ငန်းများကို ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံရန်၊ စိတ်ကြိုက်အကြံပြုချက်များကို ပံ့ပိုးပေးကာ ထုတ်ကုန်များကို ရောင်းချရန် ကူညီပေးပါသည်။

eCommerce လုပ်ငန်းသည် ဤအကောင်းဆုံးအတန်းအစားနည်းပညာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အဆုံးစွန်အထိ အသုံးချနေပါသည်။

  • ဖောက်သည်အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း။
  • သက်ဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်အချက်အလက်နှင့် အကြံပြုချက်များကို ပေးပါ။
  • ဖောက်သည်စိတ်ကျေနပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း
  • အမှာစာများ နှင့် ပြန်ပို့ရန် ကူညီဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။
  • FAQs များကို ဖြေပါ။
  • ကုန်ပစ္စည်းများကို အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ခြင်း။

ဘဏ်လုပ်ငန်း

Banking Conversational Ai ဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍသည် ဖောက်သည်အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးကို မြှင့်တင်ရန်၊ တောင်းဆိုချက်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် လမ်းကြောင်းများစွာတွင် ရိုးရှင်းပြီး တစ်စုတစ်စည်းတည်းရှိသော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ရန် စကားပြောဆိုမှု AI ကိရိယာများကို ဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍတွင် အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။

  • ဝယ်ယူသူများအား ၎င်းတို့၏ လက်ကျန်ငွေများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စစ်ဆေးခွင့်ပြုပါ။
  • အပ်ငွေဖြင့်ကူညီပါ။
  • ချေးငွေလျှောက်ထားခြင်း နှင့် အခွန်ဆောင်ရာတွင် ကူညီဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။
  • ဘေလ်သတိပေးချက်များ၊ အသိပေးချက်များနှင့် သတိပေးချက်များပေးပို့ခြင်းဖြင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အားကောင်းစေပါ။

အာမခံ

အာမခံ စကားဝိုင်း Ai ဘဏ်လုပ်ငန်းကဏ္ဍကဲ့သို့ပင်၊ အာမခံလုပ်ငန်းသည် စကားပြောဆိုမှု AI ဖြင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ဖြင့် မောင်းနှင်နေပြီး ၎င်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စကားပြောဆိုမှု AI သည် အာမခံလုပ်ငန်းအား ပဋိပက္ခများနှင့် တောင်းဆိုမှုများကို ဖြေရှင်းရာတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသောနည်းလမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

  • မူဝါဒ အကြံပြုချက်များ ပေးပါ။
  • တိုင်ကြားမှု အမြန်ဖြေရှင်းမှုများ
  • စောင့်ဆိုင်းချိန်များကို ဖယ်ရှားပါ။
  • ဖောက်သည်များထံမှ အကြံပြုချက်များနှင့် သုံးသပ်ချက်များကို ရယူပါ။
  • မူဝါဒများအကြောင်း ဖောက်သည်များ သတိပြုမိအောင် ဖန်တီးပါ။
  • ပိုမြန်သော အရေးဆိုမှုများနှင့် သက်တမ်းတိုးခြင်းကို စီမံပါ။

Conversational Ai ကို အသုံးပြုသည့် စက်မှုလုပ်ငန်းများ

ပူဇော်သက္ကာ

အဆင့်မြင့် လူ-စက် အပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများ ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် အရည်အသွေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးသည့်အခါ Shaip သည် ၎င်း၏ အောင်မြင်သော ဖြန့်ကျက်မှုများဖြင့် စျေးကွက်ကို ဦးဆောင်နေပါသည်။ သို့သော်၊ chatbots နှင့် စကားပြောလက်ထောက်များ ပြတ်တောက်မှုနှင့်အတူ ကုမ္ပဏီများသည် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုရှာဖွေလာကြသည်။ Shaip - စျေးကွက်ခေါင်းဆောင် - AI ပရောဂျက်များအတွက် လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် စိတ်ကြိုက်၊ တိကျပြီး အရည်အသွေးဒေတာအစုံများကို ပေးဆောင်ရန်။

Shaip တွင်၊ သင်၏ Artificial Intelligence (AI) ကို အသက်ဝင်စေရန် အမှန်တကယ်လူများနှင့် စကားပြောဆိုမှုများကို အတုယူသည့် Natural Language Processing (NLP) အတွက် ကွဲပြားသော အသံဒေတာအစုံကို သင့်အား ပေးထားပါသည်။ ဘာသာပေါင်းစုံ စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ပလပ်ဖောင်းကို ကျွန်ုပ်တို့၏ နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်မှုဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများဖြင့် တိကျမှုအရှိဆုံးဖြင့် AI-အသုံးပြုနိုင်သော စကားပြောမော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန် ကျွန်ုပ်တို့ကူညီပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကားပေါင်းစုံ အသံစုစည်းမှု၊ အသံမှတ်တမ်း နှင့် အသံမှတ်စာများ ဝန်ဆောင်မှုများကို အပြည့်အ၀ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နေချိန်တွင် သင့်လိုအပ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ အသံမှတ်စုဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ပါသည်။

သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူသားစကားပြောဆိုမှုများကို ထိထိရောက်ရောက်အတုယူနိုင်သော တိကျသောစကားအပလီကေးရှင်းများကို ဖန်တီးပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်အတွေ့အကြုံများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ အရည်အသွေးမြင့် ဖောက်သည် အတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများစွာကို အသုံးပြုပါသည်။ NLP သည် လူသားဘာသာစကားများကို အနက်ပြန်ဆိုရန်နှင့် လူသားများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရန် စက်များကို သင်ကြားပေးသည်။

Shaip အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

အသံကူးယူ

Shaip သည် ပရောဂျက်အမျိုးအစားအားလုံးအတွက် စကားပြော/အသံဖိုင် အမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်သည့် ထိပ်တန်း အော်ဒီယို စာသားမှတ်တမ်း ဝန်ဆောင်မှုပေးသူဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ Shaip သည် အသံနှင့် ဗီဒီယိုဖိုင်များ - အင်တာဗျူးများ၊ ဆွေးနွေးပွဲများ၊ ဟောပြောပွဲများ၊ Podcasts စသည်တို့ကို အလွယ်တကူ ဖတ်နိုင်သော စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် 100% လူသားထုတ်လုပ်ထားသော စာသားမှတ်တမ်းဝန်ဆောင်မှုကို ပေးပါသည်။

စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်း

Shaip သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ကမ်းလှမ်းသည်။ စကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဝန်ဆောင်မှုများ အသံဖိုင်တစ်ခုတွင် အသံနှင့် စကားများကို ကျွမ်းကျင်စွာ ပိုင်းခြားပြီး ဖိုင်တစ်ခုစီကို အညွှန်းတပ်ခြင်းဖြင့်။ အလားတူ အသံများကို တိကျစွာ ပိုင်းခြား၍ မှတ်သားခြင်းဖြင့်၊

စပီကာ Diarization

Shaip ၏ ကျွမ်းကျင်မှုသည် ၎င်းတို့၏ အရင်းအမြစ်အပေါ် အခြေခံ၍ အသံဖမ်းယူခြင်းကို အပိုင်းပိုင်းခွဲခြင်းဖြင့် ကောင်းမွန်သော စပီကာ diarization ဖြေရှင်းချက်များအား ပေးဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ စပီကာ 1၊ စပီကာ 2၊ ဂီတ၊ နောက်ခံဆူညံသံ၊ ယာဉ်သွားသံများ၊ အသံတိတ်နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော စပီကာများ၏ နယ်နိမိတ်များကို တိကျစွာခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားထားပါသည်။

အသံခွဲခြား

မှတ်ချက်စကားသည် အသံဖိုင်များကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းဖြင့် စတင်သည်။ အမျိုးအစားများသည် ပရောဂျက်၏ လိုအပ်ချက်များပေါ်တွင် အဓိကမူတည်ပြီး ၎င်းတို့တွင် ပုံမှန်အားဖြင့် အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်၊ ဘာသာစကား၊ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အပိုင်းခွဲခြင်း၊ နောက်ခံဆူညံသံ၊ စပီကာစုစုပေါင်း အရေအတွက်နှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်ပါသည်။

သဘာဝဘာသာစကား Utterance စုစည်းမှု/ နိုးကြားသောစကားလုံးများ

မေးခွန်းတစ်ခုမေးခြင်း သို့မဟုတ် တောင်းဆိုမှုတစ်ခုစသောအခါတွင် သုံးစွဲသူသည် အလားတူစကားလုံးများကို အမြဲတမ်းရွေးချယ်လိမ့်မည်ဟု ခန့်မှန်းရခက်ပါသည်။ ဥပမာ- "အနီးဆုံး စားသောက်ဆိုင်က ဘယ်မှာလဲ" "ကျွန်ုပ်အနီးရှိ စားသောက်ဆိုင်များကို ရှာပါ" သို့မဟုတ် "အနီးနားတွင် စားသောက်ဆိုင်ရှိပါသလား။"

စကားသုံးခွန်းစလုံးသည် တူညီသော ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော်လည်း အဓိပ္ပါယ်ကွဲပြားသည်။ ပြောင်းလဲခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းမှတဆင့် Shaip ရှိ ကျွမ်းကျင်သော စကားစမြည်ပြောဆိုသော AI ကျွမ်းကျင်သူများသည် တူညီသောတောင်းဆိုချက်ကို အတိအကျဖော်ပြရန် ဖြစ်နိုင်သည့်ပေါင်းစပ်မှုအားလုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်မည်ဖြစ်သည်။ Shaip သည် ဝေါဟာရများ၊ အကြောင်းအရာ၊ လေသံ၊ အဘိဓာန်၊ အချိန်ကိုက်၊ ဖိစီးမှုနှင့် ဒေသိယစကားများကို အာရုံစိုက်ကာ နှုတ်ထွက်စကားများနှင့် နိုးထစေသောစကားလုံးများကို စုဆောင်းမှတ်သားထားသည်။

ဘာသာစကားမျိုးစုံအသံဒေတာ ၀ န်ဆောင်မှုများ

ဘာသာပေါင်းစုံ အသံဒေတာဝန်ဆောင်မှုများ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ဘာသာစကား 150 ကျော်နှင့် ဒေသိယစကားများဖြင့် အသံဒေတာစုဆောင်းသည့် ဒေတာစုဆောင်းသူအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသောကြောင့် Shaip မှ အလွန်နှစ်ခြိုက်သောကမ်းလှမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ရည်ရွယ်ချက်ကို ထောက်လှမ်းခြင်း။

လူအချင်းချင်းအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုနှင့် ဆက်သွယ်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့အား အကြွေးပေးသည်ထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလေ့ရှိသည်။ ထို့အပြင် ဤမွေးရာပါ ရှုပ်ထွေးမှုသည် လူ့စကားပြောကို တိကျစွာနားလည်ရန် ML ပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန် ခက်ခဲစေသည်။
ထို့အပြင်၊ တူညီသောလူဦးရေ သို့မဟုတ် မတူညီသောလူဦးရေအုပ်စုများမှ မတူညီသောလူများသည် တူညီသောရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် သဘောထားများကို ကွဲပြားစွာဖော်ပြနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ လူဦးရေစာရင်းကို မခွဲခြားဘဲ ဘုံရည်ရွယ်ချက်ကို အသိအမှတ်ပြုရန် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်ကို လေ့ကျင့်ထားရမည်ဖြစ်သည်။

သင်သည် ထိပ်တန်း ML မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီး ပြုစုပျိုးထောင်နိုင်စေရန် သေချာစေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ စကားကုထုံးပညာရှင်များသည် လူသားများ တူညီသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ပြသည့် နည်းလမ်းများစွာကို စနစ်က သိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးရန်အတွက် ကျယ်ပြန့်ပြီး ကွဲပြားသော ဒေတာအစုံများကို ပေးပါသည်။

ရည်ရွယ်ချက် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

မတူကွဲပြားသူများထံမှ တူညီသောရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ခြင်းကဲ့သို့ပင်၊ သင်၏ chatbots များသည် သုံးစွဲသူ၏မှတ်ချက်များကို အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးသို့ အမျိုးအစားခွဲရန် - သင်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော chatbots များကိုလည်း လေ့ကျင့်ပေးသင့်ပါသည်။ chatbot သို့မဟုတ် virtual assistant တိုင်းကို တိကျသောရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် ဒီဇိုင်းရေးဆွဲဖန်တီးထားသည်။ Shaip သည် အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို လိုအပ်သလို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည်။

အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် ASR

Speech Recognition” သည် စကားပြောသောစကားလုံးများကို စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ သို့သော်၊ အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စပီကာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် စကားပြောအကြောင်းအရာနှင့် စကားပြောသူ၏အထောက်အထားနှစ်ခုလုံးကို ဖော်ထုတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ASR ၏ တိကျမှုကို ကွဲပြားခြားနားသော ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဆိုလိုသည်မှာ စပီကာအသံအတိုးအကျယ်၊ နောက်ခံဆူညံသံ၊ အသံဖမ်းကိရိယာ စသည်တို့ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။

Tone Detection

လူသားအချင်းချင်းအပြန်အလှန်ဆက်ဆံခြင်း၏နောက်ထပ်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့်အသွင်အပြင်မှာ လေသံဖြစ်သည် - ၎င်းတို့ပြောသောလေသံပေါ်မူတည်၍ စကားလုံးများ၏အဓိပ္ပါယ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ပင်ကိုယ်အားဖြင့်သိနားလည်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ပြောသောစကားသည် အရေးကြီးသော်လည်း ထိုစကားများကို ကျွန်ုပ်တို့ပြောပုံမှာလည်း အဓိပ္ပါယ်ရှိပေသည်။

ဥပမာ၊ 'What Joy!' ကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော စကားစု ပျော်ရွှင်မှုရဲ့ အာမေဋိတ်တစ်ခု ဖြစ်နိုင်သလို ရွဲ့စောင်းဖို့လည်း ရည်ရွယ်ထားနိုင်ပါတယ်။ အသံနေအသံထားနှင့်စိတ်ဖိစီးမှုအပေါ် မူတည်.

'သင်ဘာလုပ်နေပါလဲ?'
'သင်ဘာလုပ်နေပါလဲ?'

ဤစာကြောင်းနှစ်ခုစလုံးတွင် စကားလုံးအတိအကျရှိသော်လည်း စကားလုံးများအပေါ် ဖိစီးမှုမှာ မတူညီဘဲ ဝါကျများ၏ အဓိပ္ပါယ်တစ်ခုလုံးကို ပြောင်းလဲစေသည်။ chatbot သည် ပျော်ရွှင်မှု၊ ပုတ်ခတ်ပြောဆိုမှု၊ ဒေါသ၊ ယားယံမှုနှင့် အခြားဖော်ပြချက်များကို ခွဲခြားသိမြင်ရန် လေ့ကျင့်ထားသည်။ Shaip ၏ စကား-ဘာသာစကား ရောဂါဗေဒ ပညာရှင်များနှင့် မှတ်သားသူများအတွက် ကျွမ်းကျင်မှု ရှိလာပါသည်။

အသံ/စကား ဒေတာ စုစည်းမှု

အရည်အသွေးကောင်းမွန်သော စကားပြောဒေတာအတွဲများ ပြတ်လပ်သွားသောအခါ၊ ထွက်ပေါ်လာသော စကားပြောဖြေရှင်းချက်သည် ပြဿနာများနှင့် ရင်ဆိုင်ရပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ကင်းမဲ့သွားနိုင်သည်။ Shaip သည် ဘာသာစကားပေါင်းစုံ အသံစုစည်းမှုများ၊ အသံစာသားမှတ်တမ်းနှင့် ပံ့ပိုးပေးသည့် ဝန်ဆောင်မှုအနည်းငယ်ထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ မှတ်စာကိရိယာများ နှင့် ပရောဂျက်အတွက် အပြည့်အဝ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ဝန်ဆောင်မှုများ။

မိန့်ခွန်းဒေတာကို တစ်ဖက်မှ သဘာဝကျသော စကားမှ နောက်တစ်ဖက်တွင် သဘာဝမကျသော စကားများအထိ ရောင်စဉ်တစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်နိုင်သည်။ သဘာဝစကားပြောတွင်၊ သင့်တွင် စကားပြောသူသည် သူ့အလိုလို စကားပြောသည့်ပုံစံရှိနေသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ စပီကာမှ ဇာတ်ညွှန်းကိုဖတ်နေသောကြောင့် သဘာဝမကျသောစကားသံများကို ကန့်သတ်ထားသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ စပီကာများသည် spectrum အလယ်တွင် ထိန်းချုပ်ထားသည့်ပုံစံဖြင့် စကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကို ပြောဆိုရန် နှိုးဆော်ထားသည်။

Shaip ၏ ကျွမ်းကျင်မှုသည် ဘာသာစကား 150 ကျော်ဖြင့် မတူညီသော စကားပြောဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်

ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော မိန့်ခွန်း
စုဆောင်းမှု

သူ့အလိုလို မိန့်ခွန်း
စုဆောင်းမှု

စကားစုများ/ နိုးကြားသောစကားလုံးများ

အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု (Asr)

အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုမှု (ASR)

ဖန်ဆင်းခြင်း
န်ဆောင်မှုများ

စာသား -to- မိန့်ခွန်း
(TTS)

Scripted Data

စပီကာများမှ တိကျသောစကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကို scripted speech data format ဖြင့် ဟောပြောရန် စပီကာများကို တောင်းဆိုထားသည်။ ဤထိန်းချုပ်ထားသော ဒေတာဖော်မတ်တွင် ပုံမှန်အားဖြင့် စပီကာမှ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသည့် ဇာတ်ညွှန်းမှ ဖတ်သည့် အသံအမိန့်များ ပါဝင်သည်။

Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသံထွက်များစွာနှင့် အသံထွက်အတွက် ကိရိယာများကို ဖန်တီးရန်အတွက် scripted dataset တစ်ခုကို ပေးပါသည်။ ကောင်းမွန်သော စကားပြောဒေတာတွင် မတူညီသော လေယူလေသိမ်းအုပ်စုများ၏ ပြောဆိုသူအများအပြားမှ နမူနာများ ပါဝင်သင့်သည်။

အလိုအလျောက်ဒေတာ

လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင်ကဲ့သို့၊ အလိုအလျောက်ဖြစ်စေသော သို့မဟုတ် စကားပြောဆိုမှုဒေတာသည် သဘာဝအရှိဆုံး စကားပြောပုံစံဖြစ်သည်။ ဒေတာများသည် တယ်လီဖုန်းပြောဆိုမှုများ သို့မဟုတ် အင်တာဗျူးများ နမူနာများ ဖြစ်နိုင်သည်။

Shaip သည် ဆက်စပ်ပြောဆိုမှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်သော chatbots သို့မဟုတ် virtual assistant များကို တီထွင်ရန်အတွက် အလိုအလျောက် စကားပြောဖော်မတ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဒေတာအစုံသည် ခေတ်မီပြီး လက်တွေ့ကျသော AI-based chatbots များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

အသုံးအနှုန်းများ ဒေတာ

Shaip မှ ပံ့ပိုးပေးသော စကားအပြောအဆို ဒေတာအတွဲသည် စျေးကွက်တွင် အလိုအပ်ဆုံးများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ စကားသံ/နိုးကြားမှု-စကားလုံးများသည် အသံအကူများကို လှုံ့ဆော်ပေးပြီး လူသားများ၏မေးမြန်းချက်များကို ဉာဏ်ထက်မြက်စွာတုံ့ပြန်ရန် လှုံ့ဆော်ပေးသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဖန်ဆင်းခြင်း

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘာသာစကားပေါင်းစုံကျွမ်းကျင်မှုသည် အသံနမူနာ၊ စကားစု၊ အကြောင်းအရာ၊ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် စတိုင်တို့ကို တင်းကြပ်စွာ ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် စကားစုတစ်ခုကို ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားတစ်ခုသို့ ဘာသာပြန်ဆိုထားသော ကျယ်ပြန့်သော အသံနမူနာများဖြင့် ကူးယူဖော်ပြသည့်ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

Text-to-Speech (TTS) ဒေတာ

ကျွန်ုပ်တို့သည် စစ်မှန်ပြီး ဘာသာစကားမျိုးစုံ စာသားမှစကားပြောခြင်းဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးသည့် အလွန်တိကျသော စကားပြောနမူနာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့၏ တိကျသော အမှတ်အသားပြုထားသော နောက်ခံ-ဆူညံသံမရှိ စာသားမှတ်တမ်းများဖြင့် အသံဖိုင်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

စကားမှ စာသား

Shaip သည် မှတ်တမ်းတင်ထားသော စကားသံကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် သီးသန့်စကားပြောမှ စာသားဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် NLP နည်းပညာ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး အဆင့်မြင့် စကားပြောအကူများ တီထွင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသောကြောင့်၊ စကားလုံးများ၊ ဝါကျများ၊ အသံထွက်နှင့် ဒေသိယစကားများကို အာရုံစိုက်ထားပါသည်။

မိန့်ခွန်းဒေတာ စုဆောင်းခြင်းကို စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ခြင်း။

စကားပြောဒေတာအတွဲများသည် အဆင့်မြင့်စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ သို့သော်၊ စကားပြောဖြေရှင်းနည်းများကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက် မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်၏ တိကျမှု၊ ထိရောက်မှုနှင့် အရည်အသွေးသည် ၎င်း၏လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အချက်အလက်၏ အမျိုးအစားနှင့် အရည်အသွေးပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။

အချို့သော အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့လိုအပ်သော ဒေတာအမျိုးအစားနှင့် ပတ်သက်၍ ပြတ်ပြတ်သားသား အကြံဥာဏ်များ ပေးကြသည်။ သို့သော်လည်း အများစုသည် ၎င်းတို့၏ ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် လိုအပ်ချက်များကို အပြည့်အ၀ မသိကြပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့အား အသံဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ တိကျသောအကြံဥာဏ်တစ်ခုပေးရပါမည်။ Shaip မှအသုံးပြုသောနည်းလမ်းများ။

အသက်အပိုင်းအခြား

ပရောဂျက်အပေါ်အခြေခံ၍ ပစ်မှတ်ဘာသာစကားများနှင့် လူဦးရေစာရင်းကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အသက်၊ ပညာရေးဆိုင်ရာ အရည်အချင်း စသည်တို့ကဲ့သို့သော လူဦးရေစာရင်းပေါ်မူတည်၍ စကားပြောဒေတာကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ နိုင်ငံများသည် ပရောဂျက်၏ရလဒ်ကို လွှမ်းမိုးနိုင်သောကြောင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းတွင် နမူနာယူခြင်းအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်သည့်အချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်။

စိတ်ထဲတွင် လိုအပ်သော ဘာသာစကားနှင့် ဒေသိယစကားဖြင့်၊ သတ်မှတ်ထားသော ဘာသာစကားအတွက် အသံနမူနာများကို လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှု-ဇာတိ သို့မဟုတ် ဇာတိမဟုတ်သော အဆင့်စပီကာများပေါ်မူတည်၍ စုဆောင်းပြီး စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသည်။

စုဆောင်းမှုအရွယ်အစား

အသံနမူနာ၏ အရွယ်အစားသည် ပရောဂျက်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် စုစုပေါင်း ဖြေဆိုသူဦးရေ ဒေတာစုဆောင်းမှုအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ဟိ စကားစုစုစုပေါင်း သင်တန်းသားတစ်ဦး သို့မဟုတ် စုစုပေါင်းပါဝင်သူ တစ်ဦးစီ၏ စကားပြန်ဆိုမှုများကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။

Data Script

script သည် ဒေတာစုဆောင်းမှုဗျူဟာတစ်ခုတွင် အရေးကြီးဆုံးအရာများထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ပရောဂျက်အတွက် လိုအပ်သော data script ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အရေးကြီးသည်- ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော၊ ရေးမထားသော၊ စကားများ သို့မဟုတ် နိုးကြားသောစကားလုံးများ။

အသံ Formats

စကားသံဒေတာ၏အသံသည် အသံနှင့် အသံမှတ်မိခြင်းဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များကို ဖော်ဆောင်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဟိ အသံအရည်အသွေး နှင့် နောက်ခံဆူညံသံများသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး၏ရလဒ်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။

မိန့်ခွန်းဒေတာ စုဆောင်းမှု သေချာစေသင့်သည်။ ဖိုင်ဖော်မတ်၊ ချုံ့မှု၊ အကြောင်းအရာဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် အကြိုလုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။

အသံဖိုင်များ ပေးပို့ခြင်း။

စကားပြောဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ အလွန်အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းမှာ သုံးစွဲသူလိုအပ်ချက်အရ အသံဖိုင်များပေးပို့ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် Shaip မှပံ့ပိုးပေးသော ဒေတာခွဲခြမ်းခြင်း၊ စာသားမှတ်တမ်းနှင့် အညွှန်းရေးခြင်းဝန်ဆောင်မှုများသည် ၎င်းတို့၏စံနှုန်းစံညွှန်းအရည်အသွေးနှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုတို့အတွက် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများမှ အလိုအပ်ဆုံးအချို့ဖြစ်သည်။

ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့လည်း လိုက်နာကြသည်။ ဖိုင်အမည်ပေးခြင်း သဘောတူညီချက်များ ချက်ခြင်းအသုံးပြုနိုင်ရန်နှင့် အမြန်အသုံးချရန်အတွက် ပို့ဆောင်မှုအချိန်ဇယားများကို တင်းတင်းကျပ်ကျပ်လိုက်နာပါ။

အသံ/စကား ဒေတာလိုင်စင်

Shaip သည် သင့်ပရောဂျက်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော စင်ပြင်ပရှိ အရည်အသွေးမပြည့်မီသော စကားပြောဒေတာအတွဲများကို ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအတွဲအများစုသည် ဘတ်ဂျက်တိုင်းတွင် အံဝင်ခွင်ကျရှိနိုင်ပြီး ဒေတာသည် အနာဂတ်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်အားလုံးကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာသာစကား 40 ကျော်ဖြင့် ဒေသိယစကား 100+ ဖြင့် စင်ပေါ်မှ စကားပြောဒေတာအတွဲများကို နာရီ 50k+ ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အလိုအလျောက်ဖြစ်စေသော၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း၊ ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော၊ နှင့် နိုးကြားစေသောစကားလုံးများအပါအဝင် အသံအမျိုးအစားများစွာကိုလည်း ပေးပါသည်။ တစ်ခုလုံးကိုကြည့်ပါ။ ဒေတာကတ်တလောက်

ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု

0 +
စကားပြောချိန်များ စုစည်းထားသည်။
0 +
ဒေတာစုဆောင်းသူများ
0 %
PII Compliant
0 +
Supported ဘာသာစကားများ
> 0
ဒေတာလက်ခံခြင်း။
0 +
Fortune 500 Clientele

Supported ဘာသာစကားများ

အောင်မြင်မှုပုံပြင်များ

အောင်မြင်မှုပုံပြင်များ

ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိပ်တန်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းနှင့် အမှတ်တံဆိပ်အချို့နှင့် လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ၎င်းတို့အား အမြင့်ဆုံးမှာယူမှု၏ စကားပြောဆိုနိုင်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အောင်မြင်မှု ဇာတ်လမ်းများတွင် အချို့သော၊

  • တိုက်ရိုက် chatbot တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်နှင့် တည်ဆောက်ရန်အတွက် ဘာသာစကားပေါင်းစုံ၊ စကားဝိုင်းများနှင့် အသံဖိုင်များကို နာရီပေါင်း 10,000 ကျော်ဖြင့် စကားပြောမှတ်သားမှုဒေတာအတွဲကို တီထွင်ခဲ့ပါသည်။
  • အာမခံ chatbot လေ့ကျင့်မှုအတွက် အသုံးပြုသော စကားဝိုင်းတစ်ခုလျှင် 1000 အလှည့်ပါ စကားဝိုင်းပေါင်း 6 ၏ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာအစုံကို ကျွန်ုပ်တို့တည်ဆောက်ထားပါသည်။ 
  • ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်ကို လေ့ကျင့်ရန်နှင့် စမ်းသပ်ရန်အတွက် ဘာသာစကား 3000 မျိုးဖြင့် အသံဖိုင်များနှင့် စာသားမှတ်တမ်းများကို နာရီပေါင်း 1000 ကျော် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
  • ကျွန်ုပ်တို့၏ မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် ဘာသာစကားကျွမ်းကျင်သူများအဖွဲ့သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဘာသာစကား 20,000 မျိုးကျော်ဖြင့် စကားပြောဆိုချက်ပေါင်း 27 နှင့် နောက်ထပ်နာရီပေါင်း XNUMX တို့ကို လျင်မြန်စွာ စုဆောင်းပေးပို့ပါသည်။ 
  • ကျွန်ုပ်တို့၏ အလိုအလျောက် စကားပြော အသိအမှတ်ပြုခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်မှ အနှစ်သက်ဆုံးများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ASR မော်ဒယ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အသံထွက်၊ လေသံနှင့် ကွဲပြားသော စပီကာအစုံမှ အဘိဓာန်အမြောက်အမြားကို အသုံးပြု၍ အသံထွက်ခြင်း၊ လေသံနှင့် ရည်ရွယ်ချက်တို့ကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ အညွှန်းတပ်ထားသော အသံဖိုင်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏အောင်မြင်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအတွက် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အကောင်းဆုံးဝန်ဆောင်မှုများကို အမြဲပေးဆောင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အဖွဲ့၏ကတိကဝတ်မှ အရင်းခံပါသည်။ ကွဲပြားစေသောအရာမှာ ကျွန်ုပ်တို့၏အလုပ်သည် ဘက်မလိုက်ဘဲ တိကျသောရွှေစံနှုန်းမှတ်စုများဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးသော ကျွမ်းကျင်သူမှတ်စုများမှ ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။

ပံ့ပိုးကူညီသူ 30,000 ကျော်ရှိသော ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒေတာစုဆောင်းရေးအဖွဲ့သည် ML မော်ဒယ်များကို အမြန်အသုံးချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာအတွဲများကို အရင်းအမြစ်၊ အတိုင်းအတာနှင့် ပေးပို့နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ဆုံးပေါ် AI-based ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အနီးဆုံးပြိုင်ဘက်များထက် များစွာမြန်ဆန်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် စကားပြောဒေတာဖြေရှင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်စွမ်းရှိပါသည်။

ကောက်ချက်

ဤလမ်းညွှန်သည်သင့်အတွက်အရင်းအမြစ်ရှိပြီးသင့်မေးခွန်းအများစုကိုဖြေကြားပေးသည်ဟုကျွန်ုပ်တို့ရိုးရိုးသားသားယုံကြည်ပါသည်။ သင်ယုံကြည်စိတ်ချရသောရောင်းချသူနှင့် ပတ်သက်၍ ယုံကြည်မှုမရှိသေးပါက ထပ်မံ၍ ကြည့်ရှုရန်မလိုအပ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် Shaip တွင်အဓိကအချက်အလက်များကောက်ယူသည့်ကုမ္ပဏီဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင်ဤနယ်ပယ်မှကျွမ်းကျင်သူများသည်အချက်အလက်နှင့်၎င်းနှင့်ဆက်စပ်သောစိုးရိမ်မှုများကိုအခြားမည်သူမျှမတူကြပါ။ စီမံချက်တစ်ခုချင်းစီအတွက်ကတိကဝတ်များ၊ လျှို့ဝှက်ချက်များ၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မှုနှင့်ပိုင်ဆိုင်မှုစသည့်အရည်အချင်းများကိုတင်ဆောင်လာသည့်အခါကျွန်ုပ်တို့သည်သင်၏စံပြမိတ်ဖက်များဖြစ်နိုင်သည်။

ထို့ကြောင့်သင်မှတ်ပုံတင်ရန်ရည်ရွယ်ထားသည့်အချက်အလက်အမျိုးအစားမည်သို့ပင်ရှိပါစေ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝါရင့်အဖွဲ့သည်သင်၏တောင်းဆိုချက်များနှင့်ရည်မှန်းချက်များကိုပြည့်မီရန်ကျွန်ုပ်တို့ကိုရှာနိုင်သည်။ ငါတို့နှင့်အတူလေ့လာရန်သင်၏ AI မော်ဒယ်များကိုသင့်တော်အောင်လုပ်ပါ။

စကားပြောကြရအောင်

  • စာရင်းသွင်းခြင်းဖြင့်၊ Shaip နှင့် သဘောတူပါသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်ပေါ်လစီ နှင့် ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ Shaip ထံမှ B2B စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ဆက်သွယ်ရေးကို လက်ခံရယူရန် ကျွန်ုပ်၏သဘောတူညီချက်ကို ပေးဆောင်ပါ။