Som en Sem, der bragte Golem til live

En chatbot er en fantastisk måde at gøre internetkommunikation mere behagelig for både kunder og virksomheder. I begyndelsen af ​​årtusindet ville folk sikkert grine af dig for denne sætning. Men ikke i dag. Hovedårsagen til denne ændring er Natural Language Processing (NLP). Det er denne gren af ​​kunstig intelligens videnskab, der har forvandlet de klodsede og besværlige automater til nutidens smarte chatbots, som man næsten ikke kan mærke fra folk nogle gange.

Takket være NLP lærer kunstig intelligens at forstå noget så komplekst som menneskelig kommunikation. Den naturlige tale, som folk bruger til at tale med hinanden, er helt forskellig fra de forkortelser, sætninger og slogans, som de første chatbots talte. Takket være NLP begynder AI endelig at forstå sine skabere.

Forkortelsen NLP dækker over viden fra udviklingen af ​​kunstig intelligens, lingvistik, matematik og maskinlæring. Alt dette er nødvendigt for, at AI kan acceptere, hvad enten det er i form af lyd eller tekst, et naturligt menneskeligt budskab, for at forstå det og være i stand til at reagere korrekt på det. Takket være NLP bevæger det menneskelige sprog sig fra at indtaste slogans og mærkelige sætninger til en fuldgyldig samtale, når man kommunikerer med chatbots.

Før der var NLP

Det er viden fra NLP, der gør det muligt for chatbots at gøre mere, end hvad programmører direkte putter i dem. En chatbot uden NLP kan ikke forlade de programmerede spor, og enhver modtaget tale, der afviger fra dem, vil ikke blive behandlet. Løsningen forstår det simpelthen ikke - og skribenten har intet andet valg end at kommunikere i de slogans, som chatbotten kræver. Således forsvinder enhver naturlighed eller behagelighed i kommunikationen. Og med den for eksempel lysten til at shoppe, hvor denne chatbot vil stå i vejen for dig.

NLP befrier chatbots (og voicebots) fra disse spor og frigør dem fra lænkerne af forudindstillede mønstre og slogans. Chatbots med NLP opfatter ikke kun betydningen af ​​ord, men forstår også hele sætninger eller endda konteksten og intentionerne hos personen på den anden side af samtalen.

NLP gør ikke kun livet lettere for dem, du kan chatte med. Det hjælper også programmører. Hvis du vil lære en chatbot uden NLP, er svaret på spørgsmålet: Hvor meget vil jeg betale for denne takst om måneden? Du skal lære ham ord for ord hver variant af spørgsmålet eller stole på forudindstillede knapper. Med NLP behøver kunden dog ikke at ramme den præcise kombination af ord, som chatbotten kender. Løsningen forstår alt ud fra sammenhængen og beder til sidst selv om de manglende oplysninger.

1. Hvordan Conversational AI kan automatisere kundeservice

2. Automatiserede vs Live Chats: Hvordan vil fremtiden for kundeservice se ud?

3. Chatbots som medicinske assistenter i COVID-19-pandemien

4. Chatbot vs. Intelligent virtuel assistent — Hvad er forskellen og hvorfor bekymre sig?

Chatbot 2.0

Chatbottens evne til at lære og forbedre selvstændigt er en af ​​de største fordele ved NLP. Fra slavisk input af ord og sætninger har udviklernes arbejde ændret sig til træning af ægte kunstig intelligens. Og med tiden begyndte chatbots at lære af sig selv. Ikke kun under deres oprettelse, men også under drift. Hver ny samtale bringer dem nye data for bedre at forstå de udtryk og sammenhænge, ​​der er almindelige i interpersonel kommunikation. En chatbot forbedres gradvist, som om en menneskelig operatør var på sin plads.

Derudover vil en virtuel assistent udstyret med NLP ikke blive overrasket over de fejl, der er almindelige i skriftlig menneskelig kommunikation. Takket være sin viden og evne til at arbejde med kontekst kan den håndtere tastefejl og grammatiske fejl, mens én kundes tastefejl eliminerede sine forgængere fra spillet.

Men selv en chatbot udstyret med NLP-funktioner kan ikke tale om alt fra de seneste modetrends til kernefysik. Men den kan chatte flydende inden for specialiseringsområdet for den virksomhed, der fik udviklet løsningen. Så hvis du møder det, for eksempel på et mobiloperatørselskabs hjemmeside, kan det løse de samme ting med dig, som dets menneskelige kolleger kunne gøre samme sted. Men spørg ikke den, såvel som dens menneskelige kolleger, om råd til, hvad du skal have på denne sommer.

Mellem spørgsmål og svar

Men hvordan ser NLP-chatboten, som lige fik dit budskab, tankeproces ud? Vejen til svaret består af fem trin, der ideelt set sker i en flashsekvens - tokenisering, normalisering, enhedsgenkendelse, afhængighedsparsing og generering.

Trin 1 — Tokenisering: Chatbot opdeler beskeden i små stykker information

Trin 2 — Normalisering: Chatbot retter fejl, tastefejl og slangudtryk

Trin 3 — Genkendelse af enheder: Chatbot bestemmer, hvad ordene refererer til. Vandmelon bestemmes som frugten, Mount Everest som bjerget og 55 som tallet.

Trin 4 — Afhængighedsparsing: Chatbot opdeler ord i navneord, verber, sætninger og andre grammatiske enheder

Trin 5 — Generering: Chatbot genererer mulige svar og vælger den bedst egnede, som den derefter sender

På trods af udviklingen af ​​NLP har chatbots det ikke nemt med menneskelig kommunikation. Og så er selv de bedst udviklede og længe trænede assistenter ikke ufejlbarlige. Synonyme udtryk, tastefejl, der giver ny mening til ord, forkortelser eller alt for dagligdags udtryk kan være en uoverstigelig hindring. Alligevel åbnede NLP døren til chatfelter for relevante og ønskværdige virtuelle hjælpere.

Og det er ikke så mærkeligt. En veludviklet chatbot udfører meget arbejde i næsten enhver virksomhed. Arbejd det for eksempel øger salget forbedrer kundeoplevelsen eller aflaster overbelastede menneskelige operatører.

Source: https://chatbotslife.com/like-a-shem-that-brought-golem-to-life-3b8ef458b39b?source=rss—-a49517e4c30b—4