ゴーレムに命を吹き込んだセムのように

チャットボットは、顧客と企業の両方にとってインターネット コミュニケーションをより快適にする優れた方法です。 2000 年代の初めには、おそらく人々はこの一文を聞いて笑ったでしょう。だけど今日じゃない。この変更の主な理由は自然言語処理 (NLP) です。人工知能科学のこの分野こそが、不器用で扱いにくいオートマトンを、時には人間とほとんど区別できないような、今日の賢いチャットボットに変えたのです。

NLP のおかげで、人工知能は人間のコミュニケーションと同じくらい複雑なことを理解できるようになります。人々が互いに話すために使用する自然な音声は、最初のチャットボットによって話される略語、フレーズ、スローガンとはまったく異なります。 NLP のおかげで、AI はついにその作成者を理解し始めました。

NLP の略語は、人工知能、言語学、数学、機械学習の開発からの知識をカバーします。これらすべては、AI が音声であれテキストであれ、人間の自然なメッセージを受け入れ、理解し、正しく応答できるようにするために必要です。 NLP のおかげで、チャットボットと通信する際、人間の言語はスローガンや奇妙な文章の入力から本格的な会話へと移行します。

NLPが存在する前

NLP からの知識により、チャットボットはプログラマーが直接入力した以上のことを実行できるようになります。 NLP のないチャットボットはプログラムされたトラックから離れることができず、そこから逸脱する受信音声は処理されません。 ソリューションは単にそれを理解していないため、作成者はチャットボットが要求するスローガンでコミュニケーションする以外に選択肢がありません。したがって、コミュニケーションの自然さや快適さは失われます。それに伴い、たとえば、このチャットボットが邪魔になる場所で買い物をしたいという欲求も生まれます。

NLP はチャットボット (およびボイスボット) をこれらのトラックから解放し、事前設定されたパターンやスローガンの束縛から解放します。 NLP を備えたチャットボットは、単語の意味を認識するだけでなく、文全体、あるいは会話の相手の文脈や意図さえも理解します。

NLP は、チャットできる相手の生活を楽にするだけではありません。プログラマーにも役立ちます。 NLP を使用せずにチャットボットを学習したい場合、質問に対する答えは次のとおりです。 この料金は月にいくら支払うことになりますか? 質問のあらゆるバリエーションを一語一語教えるか、あらかじめ設定されたボタンに頼らなければなりません。ただし、NLP を使用すると、顧客はチャットボットが知っている単語の正確な組み合わせを入力する必要はありません。 このソリューションはコンテキストからすべてを理解し、最終的には不足している情報を自ら要求します。

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チャットボット2.0

チャットボットが独自に学習して改善できることは、NLP の最大のメリットの 1 つです。 開発者の仕事は、単語やフレーズの奴隷的な入力から、真の人工知能のトレーニングへと変わりました。そして時間が経つにつれて、チャットボットは自ら学習し始めました。 作成中だけでなく、運用中も同様です。新しい会話ごとに、対人コミュニケーションで一般的な表現や文脈をより深く理解するための新しいデータが得られます。チャットボットは、あたかも人間のオペレーターがいるかのように徐々に改良されています。

さらに、NLP を備えた仮想アシスタントは、人間の書面によるコミュニケーションによくある欠陥に驚かされることはありません。コンテキストを操作する知識と能力のおかげで、タイプミスや文法エラーに対処できますが、ある顧客のタイプミスにより、前のバージョンがゲームから削除されました。

しかし、NLP 機能を備えたチャットボットであっても、最新のファッション トレンドから核物理学に至るまですべてについて会話することはできません。 ただし、ソリューションを開発した企業の専門分野については流暢にチャットできます。 したがって、たとえば、携帯電話会社の Web サイトでこのサービスに遭遇すると、人間の同僚が同じ場所で行うのと同じことを、あなたと一緒に解決できます。ただし、人間の同僚と同様に、この夏に何を着るべきかアドバイスを求めないでください。

質問と回答の間

しかし、あなたのメッセージを受け取ったばかりの NLP チャットボットの思考プロセスはどのようなものでしょうか?応答へのパスは、理想的にはフラッシュ シーケンスで発生する 5 つのステップで構成されます。 トークン化、正規化、エンティティ認識、依存関係の解析、および生成。

ステップ 1 — トークン化: チャットボットはメッセージを小さな情報に分割します

ステップ 2 — 正規化: チャットボットがエラー、タイプミス、スラング表現を修正する

ステップ 3 — エンティティの認識: チャットボットは、単語が何を指すのかを判断します。果物はスイカ、山はエベレスト、数字は55と定められています。

ステップ 4 — 依存関係の解析: チャットボットは単語を名詞、動詞、フレーズ、その他の文法単位に分割します

ステップ 5 — 生成: チャットボットは考えられる回答を生成し、最も適切なものを選択して送信します。

NLP が発達しているにもかかわらず、チャットボットは人間のコミュニケーションに簡単には対応できません。したがって、長年の訓練を受けて開発された最高のアシスタントであっても、絶対に間違いがないわけではありません。 S同義の表現、単語に新しい意味を与えるタイプミス、略語、または過度に口語的な表現 乗り越えられない障害になる可能性があります。それでも、NLP は、適切で望ましい仮想ヘルパーのためのチャット フィールドへの扉を開きました。

それも不思議ではありません。適切に開発されたチャットボットは、ほぼすべての企業で多くの仕事を行っています。たとえば、次のような仕事です。 売上が増加すると、顧客エクスペリエンスが向上し、混雑した人間のオペレーターが軽減されます。

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