Обновленная версия NLU Suite, предназначенная для обучения моделей распознавания речи посредством удобного интерфейса, отличается существенной оптимизацией рабочих процессов голосовых решений. Теперь доступна прямая загрузка наборов данных формата JSON прямо из платформы разметки аудио, сохранение результатов тестирования в виде файлов CSV и возможность сохранения исходных имен звуковых файлов. Эти нововведения существенно уменьшают необходимость ручной обработки данных и сводят к минимуму вероятность возникновения ошибок при преобразовании форматов.
Помимо прочего, введена функциональность экспорта результатов тестов системы автоматического распознавания речи (ASR) в формате, совместимом с проектами естественного языкового понимания (NLU). Благодаря этому пользователи могут проверять классификаторы NLU на едином тестовом наборе, обработанном различными версиями движков ASR, что помогает точно оценивать эффект адаптации модели распознавания речи на конечное качество определения смысла высказываний.
Кроме того, теперь возможна автоматическая маркировка намерений непосредственно внутри раздела "Datasets", появилась фильтрация примеров по уровню уверенности (confidence), а также расширенное деление выборок. Пользователи получили возможность частично дублировать наборы данных по определенному диапазону реплик и загружать фрагменты разговоров из инструмента проектирования диалогов Dialog Composer, что значительно упрощает сбор необходимых выражений для улучшения качества адаптаций как ASR-, так и NLU-моделей.
В разделе работы с большими языковыми моделями (LLM) была внедрена поддержка диалогового взаимодействия с заданием ролей ("пользователь"/"система"), введены показатели оценки качества генерации текста — BLEU, ROUGE и точность (Accuracy), а также стало возможным просматривать выбранные genv-метрики в табличном представлении теста.
Эти обновления обеспечивают пользователям NLU Suite следующие преимущества:
- Ускоряется подготовка данных за счёт автоматизированной загрузки, автоматической маркировки и новых возможностей экспорта.
- Повышается удобство анализа и тестирования — использование фильтров, показателей эффективности и экспорта результатов облегчает и ускоряет процесс оценки моделей.
- Создается единая среда для работы с различными типами моделей — ASR, NLU и GAI теперь тесно взаимосвязаны, что улучшает комплексный подход к обработке голосовых и текстовых данных.
Директор U-BSS Пулат Халиулин подчеркнул: «Выход новой версии NLU Suite знаменует движение к созданию единого пространства для полной цепочки работы с голосовыми и текстовыми данными. Наблюдая рост интереса клиентов к интеграции ASR, NLU и LLM-технологий, наша цель заключается в устранении технических препятствий между ними, позволяя командам оперативно проверять идеи, проводить мониторинг качества на каждом этапе и масштабировать проекты без ущерба для прозрачности».
По мнению экспертов отрасли, данное обновление представляет особую ценность для банковского сектора, телекоммуникационных компаний и крупных провайдеров сервисов, поскольку повышение точности диалоговых систем оказывает прямое воздействие на уровень обслуживания клиентов и снижение операционных расходов. Такие возможности, как настройка отчетов, взаимодействие с ролевыми диалогами и автоматизация повторяющихся шагов разметки, позволяют сократить срок внедрения моделей в производство на 20–30% согласно оценке разработчика.