バーチャルアシスタントが失敗する理由とその修正方法 – venturebeat.com

私たちのほとんどは、仮想アシスタントでイライラする経験をしました。
また、COVID-19ケアのトリアージを支援できる仮想アシスタントが必要な、私たちが協力していた1つの病院の場合のように、組織が基本的に一晩で新しいサービスを構築しなければならなかった時期でもありました。
作成者が十分なユーザー調査を行っていないか、適切なデータを収集するために時間を割いていないため、多くの仮想アシスタントも失敗します。
これらのユーザーがどのように質問をし、問題を説明するかについての信頼できるデータがなければ、仮想アシスタントは彼らを苛立たせるだけです。
つまり、モデルは代表的なデータでトレーニングする必要があるため、ユーザーの半分が「パスワード」という単語を使用し、半分が「PIN」という単語を使用する場合、トレーニングデータには「PIN」の約50％、50％の使用量が含まれる必要があります。
これで、ブラウジング動作から、探しているものや、発生する可能性のある問題の種類を解釈できる仮想アシスタントを構築できます。