Tout ce que vous devez savoir sur l'ensemble de données pour la formation des chatbots

Les chatbots simplifient les choses et changent la perception que les humains ont de la technologie. Tout le monde utilise des chatbots, que ce soit pour le service client ou comme assistant virtuel pour Siri ou Alexa. Mais tous ces systèmes basés sur l'IA ont un point commun : les ensembles de données d'entraînement. Pour qu'un robot fonctionne correctement, il est nécessaire de disposer d'un ensemble de données pour l'entraînement des chatbots, car ils font toute la différence en termes de performances, de précision et de polyvalence.  

Ce blog s'intéresse aux ensembles de données en relation avec les chatbots. Si vous êtes un fan d'IA, un développeur ou une start-up technologique qui souhaite créer sa propre solution de chatbot, apprenez à rechercher, façonner et utiliser les meilleurs ensembles de données pour développer des chatbots de haute qualité.  

L'importance des ensembles de données pour la formation des chatbots  

Les chatbots aident déjà les gens dans divers secteurs. Qu'il s'agisse de ventes, de service client, d'interaction avec les utilisateurs ou même de réponses aux questions, ils agissent comme médiateurs. Pour que le bot puisse répondre et communiquer efficacement avec les clients via le chat, des représentants de données claires et précises doivent préparer au préalable des algorithmes d'intelligence artificielle.  

Les ensembles de données destinés à la formation des chatbots ne peuvent être appris que s'il existe une compréhension appropriée des ensembles de formation, comme la collecte d'informations précises et l'identification des besoins et des souhaits des clients. En termes plus simples, plus la qualité de l'ensemble de formation est élevée, plus le rendement du bot est élevé, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats sans décevoir les clients cibles.  

Focus sur la partie de l'ensemble de données destinée à la formation du chatbot  

Les ensembles de données d'entraînement servent à amener un robot à rédiger un message et à lui attribuer une position particulière. L'efficacité des données a un impact important sur la compréhension du langage, l'analyse des sentiments et le déroulement d'une conversation. 

Exactitude et précision: Les chatbots répondent avec précision aux saisies des utilisateurs, car les ensembles de données sont bien formés. 

Diversité linguistique : Les ensembles de données multilingues permettent à un chatbot de favoriser des conversations dans d’autres langues. 

Compréhension du contexte : Avec des ensembles de données diversifiés et bien catégorisés, le chatbot peut discerner des entrées variées et réagir en conséquence. 

Des ensembles de données solides et complets sont plus que précieux, ils sont essentiels pour les organisations axées sur le développement de technologies d’IA conversationnelle compétitives. 

Types d'ensembles de données de formation de chatbot

Différents ensembles de données sont utilisés à des fins différentes tout au long de la procédure de formation du chatbot. Les principaux types d'ensembles de données et leurs fonctions dans la gestion d'un chatbot sont brièvement décrits ci-dessous. 

1. Ensembles de données de type questions-réponses 

Ces ensembles de données sont accompagnés d'une liste de questions et de réponses préparées au préalable. Les données sont toutefois adaptées au service client puisque les robots formés sur ces données fonctionnent bien dans des scénarios similaires aux questions et réponses. 

2. Ensembles de données d'intention 

Les ensembles de données d'intention indiquent l'intention de l'utilisateur derrière la question posée (par exemple, acheter un billet, obtenir des recommandations). Cela permet de déterminer exactement ce dont un utilisateur a besoin, ce qui rend la réponse plus pertinente. 

3. Ensembles de données de reconnaissance d'entités 

Ces ensembles de données associent un ou plusieurs mots à des entités cibles telles que l'heure, les lieux et les noms d'éléments. Dans de tels cas, les chatbots sont capables d'utiliser ces informations pour récupérer des informations pertinentes et structurer la conversation de manière dynamique. 

4. Ensembles de données conversationnelles 

Ces jeux de données sont destinés aux systèmes de dialogue et comprennent donc plusieurs exemples de dialogues à plusieurs tours. Ils aident les chatbots à maintenir des échanges à la fois naturels et pertinents par rapport au contenu. 

5. Ensembles de données sur les sentiments 

L'offre des ensembles de données de sentiment primaires vise à aider à classer les émotions dans les phrases en classification positive, négative ou neutre, ce qui permet aux chatbots de détecter le sentiment des utilisateurs et d'affecter les réponses des chatbots de manière dynamique. 

Approvisionnement d'ensembles de données de qualité 

Trouver des ensembles de données de qualité peut s'avérer difficile, mais de nombreuses opportunités s'offrent à vous. Voici une liste des points de départ. 

1. Plateformes open source 

Kaggle, GitHub et Dataverse sont quelques exemples de plateformes open source disponibles pour le développement de chatbots. Pour ces personnes, il s'agit d'une excellente opportunité, en particulier pour les débutants ou ceux qui ont des projets à petit budget. 

2. Fournisseurs commerciaux 

Macgence et d'autres entreprises similaires se consacrent à la fourniture d'ensembles de données prêts à l'emploi, conçus pour des secteurs et des applications spécifiques. Bien entendu, ces types d'ensembles de données ont un prix, mais ils sont plus abondants et de meilleure qualité. 

3. Stratégies de collecte de données 

Parfois, il est plus efficace de créer des ensembles de données personnalisés, des stratégies telles que les enquêtes auprès des utilisateurs, la collecte de données sur les sites Web et les données des clients existants peuvent être d'excellentes sources de données de formation de qualité. 

Prétraitement et annotation 

La lutte pour obtenir les données prend fin lors de la phase d'acquisition. Il est également essentiel de noter la compilation et l'évaluation en raison de leur importance pour garantir que les ensembles de données de qualité seront utilisables et sans gaspillage. 

1. Étapes de prétraitement 

Nettoyage des données : l'objectif est d'identifier et d'éliminer le contenu non utile ou les informations redondantes dans l'ensemble de données afin de le rendre allégé et efficace. 

Normalisation:Le processus d'homogénéisation des entrées de texte en standardisant la majuscule et la ponctuation.

2. Annotations 

Ainsi, l'étiquetage des données présente des avantages, car il permet au chatbot d'interpréter plus facilement des éléments influents tels que les intentions, les entités et les parties du discours. Par exemple, si un chatbot est censé interpréter le mot « demain » et qu'il est étiqueté par rapport à une entité de date, le chatbot est obligé d'utiliser le contexte de son processeur. 

Dans les entreprises qui ont besoin de solutions spécifiques, les experts Macgence aident à annoter et à normaliser les ensembles de données. 

Bonnes pratiques pour créer ou construire des ensembles de données de travail 

Créer un ensemble de données à partir de zéro est une tâche difficile, mais elle peut être facilement simplifiée et rendue efficace à condition que certaines bonnes pratiques soient connues et respectées. 

Concentrez-vous sur la précision 

L’une des choses les plus importantes est de s’assurer qu’il n’y a pas d’erreurs dans les entrées du jeu de données. Même une petite erreur peut provoquer le chaos dans l’apprentissage du modèle de parole ou de langage du chatbot. 

Diversifiez votre ensemble de données 

Intégrez différents cas d'utilisation de langage, divers accents et différentes réponses et intentions des utilisateurs. Cela contribue à améliorer l'efficacité du Chatbot pour interagir avec un plus large éventail d’utilisateurs. 

Rendre le tout évolutif 

Gardez à l'esprit que votre chatbot aura un cycle de vie et qu'il évoluera. Pensez donc à concevoir une structure d'ensemble de données facile à modifier, à mettre à jour et à développer. 

Tester et itérer 

Ajoutez un petit ensemble de données, vérifiez comment votre chatbot réagit et concentrez les prochaines itérations autour de l'analyse des gains et des pertes. 

Exemples réussis d'ensembles de données de formation de chatbot 

De nombreuses entreprises ou développeurs déploient déjà des chatbots après avoir été équipés d’une nouvelle approche basée sur des ensembles de données. 

1. Modèles GPT d'OpenAI 

Les capacités intellectuelles des transformateurs modernes d'OpenAI sont dues au fait qu'ils ont été entraînés avec précision sur de vastes quantités de données. Dans ces ensembles de données, on trouve des livres, des sites Web et d'autres contenus créés par les utilisateurs. 

2. Chatbots de commerce électronique 

Les principales entreprises de commerce électronique où Amazon est fondée sur des ensembles de données basés sur l'intention et l'entité pour accélérer les activités d'achat.

Les chatbots, de par leur nature, utilisent la technologie de traitement du langage naturel et répondent aux commandes en temps réel en indiquant l'emplacement de la commande. 

3. Chatbots de santé 

Les organisations du secteur de la santé utilisent des ensembles de données de questions-réponses préconçues pour piloter des robots capables de fournir des informations sur la santé et d'effectuer un tri des symptômes, qui constitue la première impression essentielle du patient. 

Ces informations démontrent l’utilité et l’importance de bases de données bien définies dans de nombreux secteurs. 

Exploitez le potentiel des ensembles de données de formation des chatbots 

Si un bon Chatbot Pour créer un système, il faut disposer des bons ensembles de données adaptés au problème à résoudre. Disposer d'un bon ensemble de données ne doit pas être considéré comme une simple exigence informatique supplémentaire, mais plutôt comme l'aspect le plus important qui apportera de la valeur aux utilisateurs. 

Vous souhaitez que votre chatbot soit vraiment unique ? Macgence développe pour vous des solutions professionnelles, notamment des jeux de données finis élaborés par des praticiens. Nous vous aiderons certainement à atteindre vos objectifs, que vous soyez une entreprise technique nouvellement créée et prête pour de nouveaux développements ou un développeur prêt à démarrer une autre tâche. 

Alors n'attendez plus, créez un compte chez Macgence dès aujourd'hui et laissez votre chatbot recevoir la meilleure formation dont il a besoin. 

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