在计划开发聊天机器人或虚拟助理时，重要的是在开始对话设计过程时要有一个明确的数据策略。会话式设计不仅需要理解语音用户界面设计的基本原理，还需要理解如何解决数据准备中的一些关键挑战。
在与一些世界领先的虚拟助理背后的公司合作时，我们遇到了一些常见的数据挑战。要克服这些挑战，这很重要创建一个有意识的策略来收集和结构化会话数据。
会话设计中的常见数据挑战
当公司在开发一种新的虚拟助手或改进现有助手的性能时，可用数据往往存在缺口。因为虚拟助理需要大量高质量的数据来训练他们，以覆盖所有需要的场景，所以获得这种数据传播可能很困难。以下是一些公司在构建虚拟助理时遇到的最常见的挑战:
- 没有可用的数据引导新系统-您可能没有足够的呼叫中心记录、网站互动、聊天机器人日志或其他数据来解释所有需要的情况。
- 收集特定于用例的数据-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转换为聊天机器人交互-模仿呼叫中心或网站的互动可能会有帮助，但仅限于一定程度。在更大的数据量上训练您的解决方案至关重要。
- 缺乏语言相关知识-如果没有当地语言专业知识和以当地语言为母语的大型团队，很难用新语言获取所有所需的数据。如果对话设计只由一个专家驱动，那么您还会有引入偏见或忽略解决方案可能需要支持的关键场景的风险。
解决方案:有意的数据收集策略
动作设计数据收集方案与我们的客户密切合作。重要的是，首先要确定解决方案的具体数据需求(即文本、语音，两者都需要)，以及是否需要注释(即转录或标记)。然后，根据给定场景的需要，我们从以该语言为母语的人那里引出文本命令或话语。在多个迭代中细化场景和响应非常重要，以考虑解决方案可能遇到的所有现实世界的命令和情况。确保捕获高质量的数据，并管理数据的质量也是至关重要的数据注释以确保正确的结果。
为了成功地设计交互，会话数据必须:
- 用例具体
- bob外围怎么样公司特有的
- 特定于产品的
- 客户人口分布的代表(年龄、性别、方言、产品体验等)
使用有经验的数据收集提供者的好处
与成熟的数据收集和标注供应商合作的好处是显而易见的:你的团队可以节省数据收集和标注的时间，让他们专注于你的核心业务。与Appen这样的供应商合作，你还可以获得超过180种语言和方言的专业知识，并为新市场快速本地化数据收集和注释。这些好处也会影响到你的客户:从第一天开始，他们就能获得质量更好的聊天机器人或虚拟助理交互。总的来说，这会带来更高的转换率和更好的客户满意度。
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