Di dema pêvajoya perwerdehiya modelek chatbot de, çavdêriya metrîkên cihêreng girîng e ku bandor û performansa wê misoger bike. Van metrîkan di derheqê behre, rastbûn û şiyana modelê de ku bersivên guncan biafirîne têgihiştinê peyda dike. Bi şopandina van metrîkan, pêşdebir dikarin pirsgirêkên potansiyel nas bikin, çêtir bikin, û performansa chatbot xweş bikin. Di vê bersivê de, em ê hin metrîkên girîng nîqaş bikin ku di pêvajoya perwerdehiya modelek chatbot de çavdêrî bikin.
1. Winda: Windabûn metrîka bingehîn e ku di perwerdekirina modelên fêrbûna kûr de, tevî chatbots, tê bikar anîn. Ew cûdahiya di navbera hilberîna pêşbînîkirî û hilberîna rastîn de hejmar dike. Wendakirina şopandinê dibe alîkar ku binirxîne ka model ji daneyên perwerdehiyê çiqas baş fêr dibe. Nirxên windabûna kêmtir performansa modela çêtir nîşan dide.
2. Zehf: Perplexity bi gelemperî ji bo nirxandina modelên ziman tê bikar anîn, di nav de modelên chatbot. Ew dipîve ka modêl çiqas peyva paşîn an rêzika peyvan a ku tê de tê dayîn pêşbîn dike. Nirxên tevliheviya kêmtir performansa modela zimanî çêtir nîşan dide.
3. tamî: Rastbûn pîvanek e ku ji bo nirxandina şiyana modelê ya çêkirina bersivên rast tê bikar anîn. Ew rêjeya bersivên rast pêşbînîkirî dipîve. Rastiya çavdêriyê ji bo destnîşankirina ka çiqas chatbot di warê afirandina bersivên guncav û têkildar de performans dike alîkar dike.
4. Length Bersiv: Şopandina dirêjahiya navînî ya bersivên chatbot girîng e ku ew ne pir kurt an pir dirêj bin. Bersivên pir kurt dibe ku destnîşan bikin ku model bi rengek bi bandor li ser çarçoweyê nagire, di heman demê de bersivên pir dirêj dibe ku encamên negirêdayî an devkî derxe holê.
5. Pirrjimar: Şopandina cihêrengiya bersivê girîng e da ku ji bersivên dubare an gelemperî dûr bikevin. Divê chatbotek bikaribe ji bo têketinên cihêreng bersivên cihêreng peyda bike. Şopandina metrîkên cihêrengiyê, mîna hejmara bersivên bêhempa an dabeşkirina celebên bersivê, dibe alîkar ku hilberîna chatbot-ê balkêş bimîne û ji yekdestiyê dûr bixe.
6. Dilxweşiya Bikarhêner: Metrîkên razîbûna bikarhêner, wekî nirxan an bertek, ji perspektîfa bikarhêner de li ser performansa chatbotê nihêrînên hêja peyda dikin. Çavdêriya razîbûna bikarhêner ji bo destnîşankirina deverên ji bo çêtirkirinê û başkirina modelê dibe alîkar da ku çêtir hêviyên bikarhêner bicîh bîne.
7. Hevrêziya Bersiv: Hevbendî herikîna mantiqî û hevrêziya bersivên chatbotê dipîve. Çavdêriya metrîkên hevrêziyê dikare ji bo naskirina mînakên ku chatbot bersivên nakokî an bêwate çêdike bibe alîkar. Mînakî, şopandina hevrêziyê dikare bi nirxandina têkildariya bersivê ya bi têketinê re an jî nirxandina strukturên mentiqî yên nivîsa hilberandî pêk bîne.
8. Response Time: Şopandina dema bersivê ya chatbotê ji bo serîlêdanên rast-dem pir girîng e. Bikarhêner bersivên bilez û biwext hêvî dikin. Şopandina dema bersivdayînê ji bo naskirina kêşan an pirsgirêkên performansê yên ku dibe ku bandorê li ser ezmûna bikarhêner bike dibe alîkar.
9. Error Analysis: Di şopandina pêvajoya perwerdehiya modelek chatbotê de meşandina analîza xeletiyê gavek bingehîn e. Ew vekolîn û kategorîzekirina celebên xeletiyên ku ji hêla modelê ve hatine çêkirin vedihewîne. Ev analîz ji pêşdebiran re dibe alîkar ku sînorên modelê fam bikin û pêşkeftinên din rêve dike.
10. Metrîkên taybetî yên domainê: Li ser qada serîlêdanê ya chatbot-ê ve girêdayî, dibe ku metrîkên din ên taybetî yên domainê têkildar bin. Mînakî, metrîkên analîzkirina hestê dikare were bikar anîn da ku şiyana chatbotê bişopîne ku meriv hestên bikarhêner bi guncan fêm bike û bersiv bide.
Çavdêriya metrîkên cihêreng di dema pêvajoya perwerdehiya modelek chatbot de ji bo misogerkirina bandor û performansa wê pêdivî ye. Bi şopandina metrîkên wekî windabûn, tevlihevî, rastbûn, dirêjahiya bersivê, cihêrengî, razîbûna bikarhêner, hevrêzî, dema bersivê, analîza xeletiyê, û metrîkên taybetî yên domainê, pêşdebir dikarin li ser tevgera modelê têgihiştinên hêja bidest bixin û biryarên agahdar bidin ku performansa wê baştir bikin. .
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow:
- Armanca damezrandina pêwendiyek bi databasa SQLite û afirandina hêmanek kursor çi ye?
- Ji bo afirandina avahiyek databasê ya chatbot-ê kîjan modul di perçeya koda Python a peydakirî de têne şandin?
- Hin cotên nirx-kilît çi ne ku dikarin ji daneyan werin derxistin dema ku ew di databasek ji bo chatbotê de hilînin?
- Meriv çawa agahdariya têkildar di databasê de hilanîn di rêvebirina mîqdarên mezin ên daneyê de dibe alîkar?
- Armanca afirandina databasek ji bo chatbot çi ye?
- Dema hilbijartina nuqteyên kontrolê û sererastkirina firehiya tîrêjê û hejmara wergeran li ser têketinê di pêvajoya encamdana chatbotê de hin hûrgulî çi ne?
- Çima girîng e ku meriv bi domdarî qelsiyên di performansa chatbotê de ceribandin û nas bike?
- Meriv çawa pirs an senaryoyên taybetî bi chatbotê re têne ceribandin?
- Çawa dikare pelê 'devê derketinê' were bikar anîn da ku performansa chatbot binirxîne?
- Armanca şopandina derketina chatbotê di dema perwerdeyê de çi ye?
Pir pirs û bersivan di Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow de bibînin