在规划聊天或虚拟助手的开发时，开始使用明确的数据策略开始对话设计过程。会话设计需要的不仅仅是对语音用户界面设计的基本面的理解 - 您还需要了解如何解决数据准备中的一些关键挑战。
与世界上一些领先的虚拟助手背后的公司合作，我们遇到了一些共同的数据挑战。克服这些挑战，重要的是为收集和结构性会话数据创造有意的策略。
会话设计中的常见数据挑战
当公司正在开发新的虚拟助手或改进现有的性能时，可用数据通常存在差距。因为虚拟助手需要大量的高质量数据来训练它们以覆盖所有所需的场景，因此获得这种数据的传播可能很困难。以下是我们在建造虚拟助手时看到的一些最常见的挑战：
- 没有可用于引导新系统的数据- 您可能没有足够的呼叫中心录制，网站交互，聊天栏日志或其他数据，以满足所需的所有情况。
- 收集用例特定的数据-每个用例都需要特定的数据，这可能会使跨多个域的部署变得困难。
- 将呼叫中心和网站数据翻译成Chatbot交互- 模仿呼叫中心或网站互动可能有用，但仅在特定范围内。培训您的解决方案对更高批量的数据来说至关重要。
- 缺乏语言特异性知识-如果没有当地语言专家和庞大的母语团队，就很难用新语言捕捉所有需要的数据。如果对话设计只由一位专家驱动，那么您还可能会引入偏见或忽略您的解决方案可能需要支持的关键场景。
解决方案：有意的数据收集策略
Appen设计数据收集与客户密切合作的情景。首先确定解决方案的特定数据需求是非常重要的（即文本，语音，两者），以及是否需要注释（即转录或标记）。然后，我们根据给定方案的需要，我们引起语言的母语人员的文本命令或话语。优化多个迭代的方案和响应是非常重要的，以考虑您解决方案可能遇到的所有真实命令和情况。确保您捕获高质量数据并管理质量也至关重要数据注释确保正确的结果。
要成功设计互动，会话数据必须是：
- 用例具体
- bob外围怎么样公司特定于公司
- 产品特定于产品
- 代表客户的人口分布(年龄、性别、方言、产品体验等)
与经验丰富的数据收集提供商合作的好处
与建立的数据收集提供商合作的好处是明确的：您的团队节省了数据收集和注释的时间，使他们能够专注于您的核心业务。使用像Appen这样的提供商也可以让您可以访问超过180种语言和方言的专业知识，并迅速本地化新市场的数据收集和注释。这些好处也涓涓细流，以及他们的聊天或虚拟助理互动，从第一天开始涓涓细流。这导致更高的转换率和更好的客户满意度，总体而言。
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