Chatbot القائم على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في PyTorch. قارورة إضافية ونشر جافا سكريبت

من بين الطرق المختلفة التي يمكنك من خلالها تحسين رضا العملاء، تعد روبوتات الدردشة أ حل قوي لمساعدة قاعدة العملاء. إن Chatbots ميسورة التكلفة، وتساعد على توسيع نطاق عملك، وقابلة للتخصيص بالكامل، وتساعد عملائك في العثور على المنتجات/الخدمات المناسبة، وتساعد في بناء الثقة في عملك. لإثبات ذلك سأستعرض المحتوى التالي:

1. ما هو برنامج الدردشة الآلي للتعلم الآلي؟
2. لماذا تعد روبوتات الدردشة مهمة في مجالات الأعمال المختلفة؟
3. قم ببناء برنامج الدردشة الآلي الخاص بك والمعتمد على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) باستخدام PyTorch.
4. نشر chatbot في Javascript وFlask.

روبوت الدردشة (الذكاء الاصطناعي للمحادثة) هو برنامج آلي يحاكي المحادثة البشرية من خلال الرسائل النصية أو المحادثات الصوتية أو كليهما. ويتعلم القيام بذلك بناءً على الكثير من المدخلات، و معالجة اللغات الطبيعية (NLP).

من أجل الدلالات، سيتم استخدام برامج الدردشة الآلية ومساعدي المحادثة بالتبادل في هذه المقالة، فهي تعني نفس الشيء نوعًا ما.

أفاد Business Insider أنه من المتوقع أن ينمو سوق chatbot العالمي من 2.6 مليار دولار في عام 2019 إلى 9.4 مليار دولار في عام 2024، متوقعًا معدل نمو سنوي مركب قدره 29.7٪. وأشار التقرير نفسه أيضًا إلى أن أعلى نمو في تنفيذ برامج الدردشة الآلية سيكون في قطاعي البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية، وذلك بسبب الطلب المتزايد على تزويد العملاء بتجارب سلسة متعددة القنوات.

وهذا وحده ينبغي أن يكون كافيا لإقناعك بذلك إن Chatbots هي الطريقة للتعامل مع علاقات العملاء للمضي قدمًا، لكنها ستستمر أيضًا في النمو كأدوات داخلية لأدوات المؤسسة وستتبنى كل صناعة تقريبًا التكنولوجيا إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل.

فيما يلي الأسباب الرئيسية وراء اعتماد المزيد والمزيد من الشركات لاستراتيجية chatbot وكيف أنها صيغة مربحة للجانبين لاكتساب العملاء والاحتفاظ بهم.

• تقليل وقت انتظار العميل - 21٪ من المستهلكين انظر إلى Chatbots باعتبارها أسهل طريقة للاتصال بالأعمال التجارية. تعد الروبوتات طريقة أكثر ذكاءً لضمان حصول العملاء على الاستجابة الفورية التي يبحثون عنها دون جعلهم ينتظرون في قائمة الانتظار.
• توفر 24 × 7 — الروبوتات متاحة دائمًا لإشراك العملاء بإجابات فورية على الأسئلة الشائعة التي يطرحونها. أهم فائدة محتملة لاستخدام برامج الدردشة الآلية هي خدمة العملاء على مدار 24 ساعة.
• تفاعل أفضل مع العملاء — يمكن لروبوتات المحادثة إشراك العملاء على مدار الساعة من خلال بدء الحفظ الاستباقي وتقديم توصيات مخصصة تعزز تجربة العملاء.
• توفير تكاليف خدمة العملاء - سوف تساعد Chatbots الشركات على توفير أكثر من بـ8 مليار دولار كل سنة. يمكن توسيع نطاق الروبوتات بسهولة مما يوفر تكاليف دعم العملاء المتمثلة في توظيف المزيد من الموارد وتكاليف البنية التحتية وما إلى ذلك.
• أتمتة تأهيل العملاء المحتملين والمبيعات - يمكنك أتمتة مسار المبيعات الخاص بك باستخدام برامج الدردشة الآلية لتأهيل العملاء المتوقعين مسبقًا وتوجيههم إلى الفريق المناسب لمزيد من الرعاية. تؤدي القدرة على جذب العملاء على الفور إلى زيادة عدد العملاء المحتملين ومعدلات التحويل.

1. كيف يمكن لمنظمة العفو الدولية للمحادثة أتمتة خدمة العملاء

2. الدردشات الآلية مقابل الدردشات المباشرة: كيف سيبدو مستقبل خدمة العملاء؟

3. روبوتات المحادثة كمساعدين طبيين في جائحة COVID-19

4. Chatbot Vs. مساعد افتراضي ذكي - ما الفرق ولماذا الرعاية؟

هناك العديد من المنصات حيث يمكن للمطورين وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي إنشاء روبوتات الدردشة والحفاظ عليها Dialogflow و أمازون ليكس. لكن هدفي في هذه المقالة هو توضيح كيفية إنشاء روبوت الدردشة من الصفر لمساعدتك على فهم مفاهيم شبكات التغذية الأمامية لمعالجة اللغات الطبيعية.

هيا بنا نبدأ!

يمكنك بسهولة العثور على الكود الكامل في my جيثب ريبو.

إليك خطة قصيرة أريد اتباعها لبناء نموذج.

1. النظرية + مفاهيم البرمجة اللغوية العصبية (الجذع، الترميز، حقيبة الكلمات)
2. إنشاء بيانات التدريب
3. نموذج PyTorch والتدريب
4. حفظ/تحميل النموذج وتنفيذ الدردشة

سنقوم بإنشاء برنامج دردشة آلي لموردي القهوة والشاي الذين يحتاجون إلى التعامل مع الأسئلة البسيطة حول ساعات العمل وخيارات الحجز وما إلى ذلك.

يحتاج إطار عمل chatbot إلى بنية يتم من خلالها تحديد أهداف المحادثة. إحدى الطرق النظيفة للقيام بذلك هي باستخدام ملف JSON، مثل هذا.

تحتوي كل نية محادثة على:

• a بطاقة (اسم فريد)
• أنماط (أنماط الجملة لمصنف نص الشبكة العصبية لدينا)
• ردود (سيتم استخدام واحد كرد)

لذلك يبدو خط أنابيب البرمجة اللغوية العصبية الخاص بنا هكذا

• Tokenize
• السفلي + الجذع
• استبعاد أحرف الترقيم
• حقيبة الكلمات

نقوم بإنشاء قائمة بالمستندات (الجمل)، كل جملة عبارة عن قائمة com.steemmedwords وكل وثيقة مرتبطة بقصد (فئة). الرمز الكامل موجود هذا الملف.

ثم نحتاج إلى تعيين بيانات التدريب والمعلمات الفائقة.

بعد كل خطوات المعالجة المسبقة اللازمة، نقوم بإنشاء ملف model.py ملف لتحديد شبكة FeedForward العصبية.

الشبكات العصبية المغذية هي الشبكات العصبية الاصطناعية حيث لا تشكل الاتصالات بين الوحدات أ دورة. الشبكات العصبية المغذية هي النوع الأول من الشبكات العصبية الاصطناعية التي تم اختراعها وهي أبسط من نظيرتها، الشبكات العصبية المتكررة. يطلق عليهم feedforward لأن المعلومات تنتقل للأمام فقط في الشبكة (بدون حلقات)، أولاً عبر عقد الإدخال، ثم عبر الشبكة العقد المخفية (إن وجدت)، وأخيرا من خلال عقد الإخراج.

احرص! في النهاية، لا نحتاج إلى وظيفة التنشيط لأننا سنستخدم لاحقًا فقدان الإنتروبيا المتقاطعة وستطبق وظيفة التنشيط لنا تلقائيًا.

لماذا نستخدم ReLU؟

فهي بسيطة وسريعة الحساب ولا تعاني من اختفاء التدرجات، مثل الدوال السيني (اللوجستية، tanh، erf، وما شابه ذلك). إن بساطة التنفيذ تجعلها مناسبة للاستخدام على وحدات معالجة الرسومات، والتي أصبحت شائعة جدًا اليوم نظرًا لتحسينها لعمليات المصفوفة (والتي تكون مطلوبة أيضًا للرسومات ثلاثية الأبعاد).

بعد تحديد CrossEntropy Loss وAdam، قمنا بتنفيذ خطوة عكسية ومحسنة.

ماذا تعني كل هذه السطور؟

لقد قمنا بتعيين Zero_grad() على المحسن لأنه في PyTorch، لكل دفعة صغيرة أثناء مرحلة التدريب، نحتاج إلى تعيين التدرجات بشكل صريح على الصفر قبل البدء في القيام بالانتشار العكسي (على سبيل المثال، تحديث الأوزان والتحيزات) لأن PyTorch يجمع التدرجات على التمريرات الخلفية اللاحقة.

يؤدي استدعاء .backward() عدة مرات إلى تجميع التدرج (عن طريق الإضافة) لكل معلمة. لهذا السبب يجب عليك استدعاءOptimr.zero_grad() بعد كل استدعاء .step(). لاحظ أنه بعد استدعاء .backward الأول، لا يكون الاتصال الثاني ممكنًا إلا بعد إجراء تمرير للأمام آخر.

يقوم Optimer.step بإجراء تحديث للمعلمة بناءً على التدرج الحالي (المخزن في سمة .grad للمعلمة) وقاعدة التحديث.

أخيرًا، بعد تشغيل البرنامج النصي Train.py، يا لها من نتيجة رائعة حصلنا عليها!

وفي الجزء الأخير نحن بحاجة إلى حفظ نموذجنا. هنا الطريقة التي فعلت ذلك بسهولة.

قررت المضي قدمًا وإنشاء هذا التصور المذهل لـ ChatBot.

جميع نصوص HTML وCSS وJavaScript الخاصة بي ستجدها في مستودع GitHub الخاص بي.

استمتعي!

الآن، بعد أن أصبحت على دراية بما هو برنامج chatbot ومدى أهمية تكنولوجيا الروبوت في أي نوع من الأعمال. من المؤكد أنك ستوافق على أن الروبوتات قد غيرت بشكل جذري طريقة تفاعل الشركات مع عملائها.

ستصبح تقنيات Chatbot جزءًا حيويًا من استراتيجية مشاركة العملاء في المستقبل. ستتقدم الروبوتات المستقبلية القريبة لتعزيز القدرات البشرية والوكلاء البشريين ليكونوا أكثر ابتكارًا في التعامل مع الأنشطة الإستراتيجية.

Source: https://chatbotslife.com/nlp-based-chatbot-in-pytorch-bonus-flask-and-javascript-deployment-474c4e59ceff?source=rss—-a49517e4c30b—4