Azure AI Language – Konuşma Dilini Anlama
Yapay zeka (AI) daha da karmaşık hale geldikçe, uygulamalar ve dijital asistanlarla etkileşimler giderek daha yaygın hale geliyor ve belirli senaryolarda, yapay zeka aracılarıyla insan benzeri etkileşimlerle sonuçlanabiliyor. Bu tür bir çözüme yönelik yaygın senaryolar arasında müşteri destek uygulamaları, rezervasyon sistemleri ve ev otomasyonu yer alır. Microsoft Azure, Azure AI Language hizmeti aracılığıyla konuşma dilinin anlaşılmasını destekler. Konuşma dilini anlamanın kullanıldığı bir örnek, cihazları konuşmaya göre açıp kapatabilen bir uygulamadır. Komuta ve kontrol, uçtan uca konuşma ve kurumsal destek içeren birçok görev türü, Azure AI Language’nin konuşma dilini anlama özelliğiyle tamamlanabilir.
Konuşma dili anlayışıyla çalışmak için üç temel kavramı dikkate almanız gerekir: ifadeler, varlıklar ve niyetler.
İfadeler
Bir ifade, bir kullanıcının söyleyebileceği ve uygulamanızın yorumlaması gereken bir şeyin örneğidir. Örneğin, bir ev otomasyon sistemini kullanırken kullanıcı aşağıdaki ifadeleri kullanabilir:
“Fanı aç.”
“Işığı aç.”
Varlıklar
Varlık, bir ifadenin atıfta bulunduğu bir öğedir. Örneğin aşağıdaki ifadelerde fan ve ışık:
“Fanı aç.”
“Işığı aç.”
Fan ve ışık varlıklarını genel bir aygıt varlığının belirli örnekleri olarak düşünebilirsiniz.
Niyetler
Niyet, kullanıcının ifadesinde ifade edilen amacı veya hedefi temsil eder. Örneğin, daha önce ele alınan her iki ifade için de amaç, bir cihazı açmaktır; dolayısıyla konuşma dilini anlama uygulamanızda bu ifadelerle ilgili bir “Aç” amacı tanımlayabilirsiniz.
Konuşma dilini anlama uygulaması, amaçlardan ve varlıklardan oluşan bir modeli tanımlar. Sözler, modeli, en olası amacı ve belirli bir girdiye göre uygulanması gereken varlıkları tanımlamak üzere eğitmek için kullanılır.
Azure AI Language’ın konuşma dilini anlama özelliği, bir dil modeli yazmanıza ve bunu tahminler için kullanmanıza olanak tanır. Bir modelin yazılması, varlıkların, niyetlerin ve ifadelerin tanımlanmasını içerir. Tahminler oluşturmak, istemci uygulamalarının kullanıcı girdisi alabilmesi ve yanıtları geri getirebilmesi için bir model yayınlamayı içerir.
Azure’daki konuşma dili özelliklerini kullanmak için Azure aboneliğinizde bir kaynağa ihtiyacınız vardır. Aşağıdaki kaynak türlerini kullanabilirsiniz:
- Azure AI Language: Makine öğrenimi uzmanlığına gerek kalmadan sektör lideri doğal dil anlama özelliklerine sahip uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan bir kaynak. Yazma ve tahmin için bir dil kaynağı kullanabilirsiniz.
- Azure AI Service: Diğer birçok Azure AI hizmetinin yanı sıra konuşma dili anlayışını da içeren genel bir kaynak. Bu tür kaynakları yalnızca tahmin amacıyla kullanabilirsiniz.
Kaynakların ayrılması, Azure AI Language kullanımı için kaynak kullanımını, tüm Azure AI hizmetleri uygulamalarını kullanan istemci uygulamalarından ayrı olarak izlemek istediğinizde kullanışlıdır.
Bir yazma kaynağı oluşturduktan sonra bunu konuşma dili anlama modelini eğitmek için kullanabilirsiniz. Bir modeli eğitmek için, uygulamanızın tahmin edeceği varlıkları ve amaçların yanı sıra, tahmine dayalı modeli eğitmek için kullanılabilecek her amaç için ifadeleri tanımlayarak başlamalısınız. Konuşma dili anlayışı, ortak senaryolar için önceden tanımlanmış amaçlar ve varlıklar içeren, önceden oluşturulmuş alanların kapsamlı bir koleksiyonunu sağlar; bunu modeliniz için başlangıç noktası olarak kullanabilirsiniz. Ayrıca kendi varlıklarınızı ve niyetlerinizi de oluşturabilirsiniz. Varlıklar ve niyetler oluşturduğunuzda bunu istediğiniz sırayla yapabilirsiniz. Bir amaç oluşturabilir ve tanımladığınız örnek ifadelerdeki kelimeleri seçerek onlar için varlıklar oluşturabilirsiniz; veya varlıkları önceden oluşturabilir ve daha sonra niyetleri oluştururken bunları ifadelerdeki kelimelerle eşleştirebilirsiniz. Modelinizin öğelerini tanımlamak için kod yazabilirsiniz, ancak çoğu durumda modelinizi Konuşmaya Dayalı Dil Anlama uygulamaları oluşturmaya ve yönetmeye yönelik web tabanlı bir arayüz olan LAnguage stüdyosunu kullanarak yazmak en kolay yoldur.
Modelinizdeki niyetleri ve varlıkları tanımladıktan ve uygun bir dizi örnek ifadeyi dahil ettikten sonra; Bir sonraki adım modeli eğitmektir. Eğitim, modelinizin bir kullanıcının söyleyebileceği doğal dil ifadeleriyle olası niyet ve varlıklarla eşleşmesini öğretmek için örnek ifadelerinizi kullanma sürecidir. Modeli eğittikten sonra metin göndererek ve tahmin edilen amaçları inceleyerek modeli test edebilirsiniz. Eğitim ve test tekrarlanan bir süreçtir. Modelinizi eğittikten sonra, niyetlerin ve varlıkların doğru şekilde tanınıp tanınmadığını görmek için onu örnek ifadelerle test edersiniz. Değilse güncellemeler yapabilir, yeniden eğitim alabilir ve tekrar test edebilirsiniz.
Eğitim ve test sonuçlarından memnun olduğunuzda, Konuşma Dili Anlama uygulamanızı tüketim için bir tahmin kaynağında yayınlayabilirsiniz. İstemci uygulamaları, uygun kimlik doğrulama anahtarını belirterek tahmin kaynağı için uç noktaya bağlanarak modeli kullanabilir; ve tahmin edilen amaçları ve varlıkları almak için kullanıcı girdisini gönderebilirsiniz. Tahminler istemci uygulamasına döndürülür ve bu uygulama daha sonra tahmin edilen amaca göre uygun eylemi gerçekleştirebilir.
