مراکز تماس نقش مهمی در ارتباطات بین مشتریان و کسب‌وکارها دارند. با استفاده از راهکارهای هوش مصنوعی، امکانات جدیدی در این حوزه ایجاد شده است. یکی از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) که برای اندازه‌گیری اثربخشی این محصولات استفاده می‌شود، نرخ خطای کلمه (Word Error Rate یا WER) است.
محاسبه نرخ خطای کلمه در مراکز تماس
نرخ خطای کلمه (WER) معیاری است که میزان خطاهای یک سیستم تشخیص گفتار را نشان می‌دهد. فرمول محاسبه این شاخص به صورت زیر است:
در این فرمول:
-
S تعداد کلمات جایگزین شده
-
D تعداد کلمات حذف شده
-
I تعداد کلمات اضافه شده
-
N تعداد کل کلمات در متن مرجع
مثال محاسبه نرخ خطای کلمه
فرض کنید متن مرجع ما این جمله باشد: “هوش مصنوعی آینده فن آوری مرکز تماس است.”
و سیستم تشخیص گفتار ما این جمله را تولید کرده باشد: “هوش مصنوعی آینده فناوری مرکز تماس هست.”
در این مثال، کلمه “فناوری” به “فن‌آوری” جایگزین شده است و “هست” به جای “است”، بنابراین:
-
تعداد کلمات جایگزین شده: S = 2
-
تعداد کلمات حذف شده: D = 0
-
تعداد کلمات اضافه شده: I = 1
-
تعداد کل کلمات در متن مرجع: N = 8
بنابراین نرخ خطای کلمه به صورت زیر محاسبه می‌شود: $$WER=\frac{2+0+1}{8} = 0.33$$
اهمیت کاهش نرخ خطای کلمه در مراکز تماس
آیا خطای ۳۳ درصد تفاوت مفهومی دو جمله فوق را به خوبی نشان می‌دهد؟ این سوال مهمی است که باید در نظر گرفته شود. کاهش نرخ خطای کلمه می‌تواند تأثیر بزرگی در بهبود عملکرد سیستم‌های تشخیص گفتار داشته باشد. برای بهبود دقت و کاهش خطاها، استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی و تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی ضروری است.
نتیجه‌گیری
مرکز تماس به‌عنوان پلی بین مشتریان و کسب‌وکارها نقش حیاتی در ارتباطات ایفا می‌کنند. با بهره‌گیری از شاخص نرخ خطای کلمه و بهبود مداوم آن، می‌توان کیفیت خدمات ارائه شده در این مراکز را افزایش داد. استفاده از تکنولوژی‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود دقت و کاهش خطاها در سیستم‌های تشخیص گفتار کمک کند.
