Crea un modello di lingua personalizzato

Per utilizzare una grammatica con il riconoscimento vocale, devi aggiungerla a un modello di lingua personalizzato. Puoi utilizzare un modello di lingua personalizzato esistente o puoi creare un nuovo modello personalizzato utilizzando il metodo POST /v1/customizations. Per ulteriori informazioni sulla creazione di un nuovo modello personalizzato, vedi Crea un modello di lingua personalizzato.

Un modello di lingua personalizzato può contenere corpora e parole personalizzate così come le grammatiche. Durante il riconoscimento vocale, puoi utilizzare il modello personalizzato con o senza le sue grammatiche. Tuttavia, quando utilizzi una grammatica, il servizio riconosce solo le parole dalla grammatica specificata.

Aggiungi una grammatica al modello di lingua personalizzato

Utilizza il metodo POST /v1/customizations/{customization_id}/grammars/{grammar_name} per aggiungere un file di grammatica a un modello personalizzato.

customization_id (stringa obbligatoria )

Specificare l'ID di personalizzazione del modello personalizzato a cui deve essere aggiunta la grammatica.

grammar_name (stringa obbligatoria )

Specificare un nome per la grammatica. Utilizza un nome localizzato che corrisponda alla lingua del modello personalizzato e che rifletta il contenuto della grammatica.

• Includi un massimo di 128 caratteri nel nome.
• Non utilizzare caratteri che devono essere codificati in URL. Ad esempio, non utilizzare spazi, barre, barre rovesciate, due punti, e commerciali, virgolette doppie, segni più, segni di uguale, punti interrogativi e così via nel nome. (Il servizio non impedisce l'utilizzo di questi caratteri. Tuttavia, poiché devono essere codificati in URL ovunque ricorrano, il loro uso è vivamente sconsigliato.)
• Non utilizzare il nome di una grammatica o un corpus che è già stato aggiunto al modello personalizzato.
• Non utilizzare il nome user, che è riservato dal servizio per denotare le parole personalizzate aggiunte o modificate dall'utente.
• Non utilizzare il nome base_lm o default_lm. Entrambi i nomi sono riservati per un uso futuro da parte del servizio.

Content-Type (stringa obbligatoria )

Utilizzare l'intestazione della richiesta per specificare il formato della grammatica:

• application/srgs per una grammatica ABNF
• application/srgs+xml per una grammatica XML

Trasmettere il file di testo grammaticale come corpo della richiesta. Il seguente esempio aggiunge il file di grammatica denominato confirm.abnf al modello personalizzato con l'ID specificato. L'esempio denomina la grammatica confirm-abnf.

IBM Cloud

curl -X POST -u "apikey:{apikey}" \
--header "Content-Type: application/srgs" \
--data-binary @confirm.abnf \
"{url}/v1/customizations/{customization_id}/grammars/confirm-abnf"

IBM Cloud Pak for Data IBM Software Hub

curl -X POST \
--header "Authorization: Bearer {token}" \
--header "Content-Type: application/srgs" \
--data-binary @confirm.abnf \
"{url}/v1/customizations/{customization_id}/grammars/confirm-abnf"

Il metodo accetta anche un parametro di query facoltativo allow_overwrite che puoi includere per sovrascrivere una grammatica esistente con lo stesso nome. Utilizza il parametro se devi aggiornare una grammatica dopo averla aggiunta a un modello.

Il metodo è asincrono. L'analisi della grammatica da parte del servizio può richiedere alcuni secondi o minuti, a seconda della dimensione della grammatica e del carico corrente sul servizio. Per informazioni sul controllo dello stato di una grammatica, vedi Monitoraggio della richiesta di aggiunta della grammatica.

Puoi aggiungere qualsiasi numero di grammatiche a un modello personalizzato chiamando il metodo una volta per ciascun file di grammatica. L'aggiunta di una grammatica deve essere completata correttamente prima di poterne aggiungere un'altra.

curl -X GET -u "apikey:{apikey}" \
"{url}/v1/customizations/{customization_id}/grammars/confirm-abnf"

curl -X GET \
--header "Authorization: Bearer {token}" \
"{url}/v1/customizations/{customization_id}/grammars/confirm-abnf"

{
  "name": "confirm-abnf",
  "out_of_vocabulary_words": 0,
  "status": "being_processed"
}

{
  . . .
  "error": "{\"code\":500, \"code_description\":\"Internal Server Error\",
\". . . Cannot compile grammar . . .\"},
  . . .
}

Convalida le parole dalla grammatica

Quando aggiungi un file di grammatica a un modello di lingua personalizzato, il servizio analizza la grammatica per determinare se questa riconosce le parole che non fanno già parte del vocabolario di base del servizio. Tali parole sono indicate come parole OOV (out-of-vocabulary). Il servizio aggiunge le parole OOV alla risorsa di parole del modello personalizzato. Lo scopo della risorsa di parole è quello di definire le parole che non sono già presenti nel vocabolario del servizio.

Le definizioni nella risorsa di parole indicano al servizio come trascrivere le parole OOV. Le informazioni includono un campo sounds_like che indica al servizio come viene pronunciata la parola, un campo display_as che indica al servizio come visualizzare una parola e un campo source che indica il modo in cui la parola è stata aggiunta al modello personalizzato. Per ulteriori informazioni sulla risorsa di parole e sulle parole OOV, vedi La risorsa di parole.

Dopo aver aggiunto una grammatica a un modello personalizzato, è buona norma esaminare le parole OOV nella risorsa di parole del modello per verificare le loro pronunce dal suono simile. Non tutte le grammatiche hanno le parole OOV, ma la verifica della risorsa di parole è generalmente una buona idea. Per controllare le parole del modello personalizzato dopo aver aggiunto una grammatica, utilizza i seguenti metodi:

• Utilizza il metodo GET /v1/customizations/{customization_id}/words per elencare tutte le parole da un modello personalizzato. Passa il valore grammars con il parametro word_type del metodo per elencare solo le parole che sono state aggiunte dalle grammatiche.
• Utilizza il metodo GET /v1/customizations/{customization_id}/words/{word_name} per visualizzare una singola parola da un modello.

Verifica che le pronunce dal suono simile delle parole siano accurate e corrette. Controlla anche errori tipografici e di altro tipo nelle parole stesse. Per ulteriori informazioni sulla convalida e la correzione delle parole in un modello personalizzato, vedere Convalida di una risorsa parole per modelli di generazione precedente.

Addestra il modello di lingua personalizzato

Il passo finale prima di poter utilizzare una grammatica con un modello di lingua personalizzato è quello di addestrare il modello. Puoi utilizzare lo stesso processo che utilizzi per addestrare un modello personalizzato su nuovi corpora o nuove parole personalizzate. L'addestramento del modello compila la grammatica da utilizzare durante il riconoscimento vocale. Il servizio elabora la grammatica dal suo formato originale basato su testo in un formato di runtime binario per il riconoscimento vocale. Non puoi utilizzare la grammatica finché non addestri il modello.

Utilizzi il metodo POST /v1/customizations/{customization_id}/train per addestrare un modello personalizzato. Passi al metodo l'ID di personalizzazione del modello che vuoi addestrare, come nel seguente esempio.

IBM Cloud

curl -X POST -u "apikey:{apikey}" \
"{url}/v1/customizations/{customization_id}/train"

IBM Cloud Pak for Data IBM Software Hub

curl -X POST \
--header "Authorization: Bearer {token}" \
"{url}/v1/customizations/{customization_id}/train"

Il metodo di addestramento è asincrono. In genere, l'addestramento richiede solo pochi secondi o minuti. Può però richiedere più tempo a seconda della dimensione e della complessità della grammatica e del carico corrente sul servizio. Per informazioni sul controllo dello stato di un'operazione di addestramento, vedi Monitoraggio della richiesta di addestramento.

{
  "customization_id": "74f4807e-b5ff-4866-824e-6bba1a84fe96",
  "created": "2018-06-01T18:42:25.324Z",
  "language": "en-US",
  "dialect": "en-US",
  "owner": "297cfd08-330a-22ba-93ce-1a73f454dd98",
  "name": "Example model",
  "description": "Example custom language model",
  "base_model_name": "en-US_BroadbandModel",
  "status": "training",
  "progress": 0
}