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如何缓解对话式 AI 中的常见数据挑战
我们都与 Alexa、Siri 和 Google Home 等对话式人工智能应用程序进行了交互。这些应用程序使我们的日常生活变得更加轻松和美好。对话式人工智能正在为现代技术的未来提供动力，并促进人与机器之间的增强沟通。在设计一个有效且准确的无缝聊天助手时，[…]
来源:Shaip 博客这些挑战如何影响消费者？
对话式人工智能聊天助手可能类似于基于文本的搜索。但是，两者之间存在基本区别。在基于文本的搜索支持中，应用程序提供了用户可以选择的相关搜索结果列表，为用户提供了选择其中一个选项的急需灵活性。
然而，在对话式人工智能中，用户通常不会获得多个选项，他们还希望应用程序提供最佳结果。
如果人工智能工具带有数据偏差，结果肯定不会准确或可靠。结果可能会受到受欢迎程度的影响，而不是用户要求，从而使结果变得多余。
解决方案：克服数据收集阶段的挑战
对抗训练偏差的第一步是意识和接受。一旦您知道您的数据集可能充满偏见，您就必须采取纠正措施。
下一步是主动向用户提供控件，以更改设置以直接抵消偏差。或者，可以将反馈循环到系统中，以主动缓解偏差问题。
减轻背景噪音、同时对话和多人处理需要增强语音识别技术。系统还应接受训练以理解上下文对话和单词或短语。
减轻背景噪音、同时对话和多人处理需要增强语音识别技术当引入系统来处理未注册的人或声音时，识别非人类声音的能力也可以得到增强。
当谈到语言多样性时，解决方案在于增加用于训练模型的语言数据集的数量。因此，当企业增加系统数量以迎合大型语言市场时，语言多样性可以无缝实现。