Discuție - 

0

Discuție - 

0

Anul 2017 a văzut un hype major de conversație automatizată. Chatbots-ul a schimbat de fapt modul în care mărcile conversau cu consumatorii lor finali. Deci, dacă auziți încă scandarea Chatbot, trebuie să știți cum funcționează Chatbot și cât de bine se pot alinia la nevoile dvs. specifice de afaceri. Înainte de a analiza modul în care funcționează, permiteți-ne să înțelegem ce sunt Chatbots?

Ce sunt Chatbots?

Denumit și bot bot sau pur și simplu bot, chatbot este un program de calculator bazat pe Inteligenta Artificiala concepute pentru a simula conversațiile cu oamenii, în special pe internet. Sunt aplicații software simple care imită vorbirea umană sau scrisă sau vorbită pentru simularea unei interacțiuni cu un individ. Acum, că ne-am dat seama ce înseamnă într-adevăr un chatbot, hai să intrăm în lucrurile tâmpite profunde cu privire la modul în care funcționează Chatbots?

Vrei să afli mai multe pe Chatbots? Apoi, ia o copie nouă chiar aici.

Deci, cum funcționează Chatbot?

Dacă vorbim într-o limbă profană, un Chatbot oferă asistență similară cu un om care servește ca birou de asistență. Deci, atunci când consumatorul final deschide o casetă de dialog pentru conversație, Chatbot devine mediul care răspunde.

După cum am menționat deja că Chatbots sunt cea mai bună aplicare a inteligenței artificiale, pot fi ușor bifurcați în două categorii. Botul Q / A mai simplu necesită un set de competențe și o bază de cunoștințe mai mici și este limitat să răspundă doar unui set specific de întrebări, în timp ce cel mai inteligent masina de învățare Chatboții valorifică întregul potențial al Inteligenta Artificiala.

Pentru că este un bot eficient și capacitatea de a oferi răspunsuri relevante, Chatbot folosește practic patru parametri majori ca clasificatori de text, algoritmi adecvați, rețele neuronale artificiale și Procesarea limbajului natural (NLP). Toți acești factori contribuie la funcționalitatea și inteligența generală a robotului Chatbot.

Clasificatoare de text: Cum vin ca ajutor?

Cel mai bun mod de a înțelege ce înseamnă clasificatorii de text pentru un bot este un mod de a separa o bucată de date (cuvânt sau propoziție) în mai multe categorii (intenție) înțelese de Chatbot. Poate fi menționat și ca o metodă de extragere a etichetelor generice dintr-un text nestructurat. De exemplu, introducerea textului „Ce mai faci?” este asociat cu un răspuns clar de „Sunt bun”. Clasificatoarele de text permit Chatbotului să clasifice informații și să producă astfel răspunsuri pe baza acelorași. Este crucial ca Chatbot să poată distinge cazurile de intrare și să genereze răspunsuri eficiente.

Cel mai bun caz este Spock Bot, unde permite utilizatorilor să discute cu al doilea comandant al USS Star Trek Afacere inclusiv schimbul de mesaje instant și fotografii. Botul folosește potrivirea modelelor pentru a clasifica textul și produce răspunsuri adecvate pentru consumatorul final.

Citeste si: Sfaturi pentru a crea Chatbots captivant

Algoritmi: structuratorul

Pentru a reduce activitatea clasificatorilor de text, algoritmii joacă un rol major. Se pare că funcționează în modul următor. Se presupune că setul de cuvinte aparține unei anumite clase și cu fiecare intrare, fiecare cuvânt este contorizat pentru apariția sa. Apoi este numărat pentru tipul său comun și i se atribuie un scor. Cu cât scorul clasei este mai mare, cu atât este mai probabil să fie asociat cu propoziția de intrare. Cel mai mare scor oferă doar relativitate și nu garantează o potrivire perfectă.

aLVin, de exemplu, este un bot perfect pentru interacțiunea cu brokeri pentru a înțelege mai bine „intenția” și a furniza conținutul potrivit. aLVin fiind un asistent virtual multicanal inteligent care se folosește Înțelegerea limbajului natural (NLU) și un anumit set de algoritmi pentru a crește numărul de sarcini tranzacționale cu care aLVin poate ajuta.

Citeste si: Ghid principal pentru arhitectura Chatbot

Rețele neuronale artificiale

Personalitatea Chatbot este decisă de tipurile de rețele neuronale artificiale folosite la sfârșitul său. O rețea neuronală este a învățare profundă model dedicat manipulării unui set de secvențe. Rețelele neuronale artificiale constă din elemente de procesare și sunt organizate în trei straturi interconectate ca intrare, un strat ascuns și ieșire.

Așa cum s-a discutat cu algoritmii, aici și acolo există o sarcină importantă de clasificare, deoarece datele (cuvinte sau propoziții) sunt defalcate și luate ca intrare pentru rețelele neuronale. Datele pentru rețeaua neuronală artificială sunt mai mult algoritmi și mai puține coduri, iar cele trei straturi interconectate sunt analizate și învățate date.

Straturile sunt conectate astfel încât să detecteze tiparele de date și cu fiecare strat, detectarea modelului devine mai puternică și precisă.

Roboți inteligenți și eficienți inteligent, cum ar fi Asistent Google, Siri și Alexa acționează ca agenți de conversație neuronali și angajează profund masina de învățare tehnici de rezolvare a problemelor cotidiene în răspunsuri naturale, conversaționale.

Citiți aici pentru o vizualizare mai profundă.

Procesarea limbajului natural (NLP)

Dacă vorbim de Chatbots, cu siguranță nu ne putem permite să pierdem un element crucial al Inteligenta Artificiala, Procesarea limbajului natural (NLP). NLP împuternicește roboții să înțeleagă nuanțele conversațiilor umane.

În terminologia simplă, este o abilitate a unei mașini să decodeze și să proceseze limbajul uman în contextul în care este vorbit.

De exemplu, dacă într-un întreprindere un set de date trebuie căutat de un angajat, acesta ar avea întotdeauna opțiunea de a cere acel set de date specific dintr-o componentă AI, în loc să opteze pentru o căutare manuală. În acest fel, se economisește o cantitate mare de timp și efort, care ar putea fi acum folosită în alte scopuri productive.  

Elementele importante ale PNL care sunt utilizate în prezent de majoritatea roboților sunt enumerate mai jos.

  • Recunoașterea entității de nume (NER): Puterea de a recunoaște și identifica numele într-o anumită secvență de cuvinte poate fi purtată de recunoașterea entității de nume (NER)
  • Recunoașterea optică a caracterelor (OCR): Determinarea textului corespunzător din imaginea textului tipărit.
  • Recunoaștere a vorbirii: Când utilizatorul vorbește, botul activat pentru voce ar trebui să fie suficient de inteligent pentru a recunoaște vorbirea și a se converti într-o reprezentare textuală.
  • Analiza sentimentelor: Prin comentariile emoționale ale consumatorilor, mărcile mari încearcă să judece performanța afacerilor lor. Comentariile pozitive, negative și neutre sunt analizate pentru a obține o mai bună înțelegere a potențialului de afaceri.

Citeste si: Elementele esențiale ale AI Chatbot

La fel ca multe alte aplicații, Chatbots sunt, de asemenea, legați de o bază de date. Informațiile bazei de date sunt transmise către Chatbot pentru a extrage un răspuns adecvat pentru utilizator. Cu baza de date menționată, principalul punct constă în continuare dacă Chatbot continuă să învețe sau nu în timp și își mărește baza de cunoștințe.

Aveți nevoie pentru a dezvolta un bot? Apoi contactați-ne pentru o consultație.

Etichete:

Anurag

4 Comentarii

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Aboneaza-te la newsletter-ul nostru

Alăturați-vă listei noastre de e-mail pentru a primi cele mai recente știri și actualizări de la echipa noastră.

V-ați abonat cu succes!

Imparte asta
%d bloggeri ca aceasta: