NLP가 챗봇의 능력을 어떻게 변화시켰는가
챗봇은 고객과 기업 모두가 인터넷 커뮤니케이션을 더욱 즐겁게 할 수 있는 좋은 방법입니다. 새천년이 시작될 때 사람들은 아마도 이 문장에 대해 당신을 비웃을 것입니다. 하지만 오늘은 아닙니다. 이러한 변화의 주된 이유는 자연어 처리(NLP)입니다. 서투르고 번거로운 오토마타를 때로는 사람과 거의 구별할 수 없는 오늘날의 영리한 챗봇으로 변화시킨 것이 바로 이 인공 지능 과학 분야입니다.
NLP 덕분에 인공지능은 인간의 의사소통만큼 복잡한 것을 이해하는 법을 배웁니다. 사람들이 서로 대화할 때 사용하는 자연스러운 음성은 최초의 챗봇이 사용하는 약어, 구문, 슬로건과 완전히 다릅니다. NLP 덕분에 AI는 마침내 제작자를 이해하기 시작했습니다.
약어 NLP는 인공 지능, 언어학, 수학 및 기계 학습 개발에서 얻은 지식을 다룹니다. AI가 소리든 텍스트든 인간의 자연스러운 메시지를 받아들이고 이를 이해하고 올바르게 응답할 수 있으려면 이 모든 것이 필요합니다. NLP 덕분에 인간의 언어는 챗봇과 소통할 때 슬로건이나 이상한 문장을 입력하는 것에서 본격적인 대화로 옮겨갑니다.
NLP가 있기 전에
프로그래머가 직접 입력하는 것보다 더 많은 일을 챗봇이 수행할 수 있게 해주는 것은 NLP의 지식입니다. NLP가 없는 챗봇은 프로그래밍된 트랙을 떠날 수 없으며, 그 트랙에서 벗어나는 수신 음성은 처리되지 않습니다. 솔루션은 단순히 그것을 이해하지 못하고, 작가는 챗봇이 요구하는 슬로건으로 소통할 수밖에 없습니다. 따라서 의사소통의 자연스러움이나 유쾌함이 사라진다. 예를 들어, 이 챗봇이 당신의 길을 가로막는 곳에서 쇼핑하려는 욕구가 있습니다.
NLP는 이러한 트랙에서 챗봇(및 보이스봇)을 해방시키고 미리 설정된 패턴과 슬로건의 족쇄에서 해방시킵니다. NLP를 적용한 챗봇은 단어의 의미뿐 아니라 전체 문장, 심지어 대화 상대의 맥락과 의도까지 이해합니다.
NLP는 채팅할 수 있는 사람들의 삶을 더 쉽게 만들어주는 것만이 아닙니다. 프로그래머에게도 도움이 됩니다. NLP 없이 챗봇을 배우고 싶다면 질문에 대한 답은 다음과 같습니다. 이 관세에 대해 한 달에 얼마를 지불해야 합니까? 질문의 모든 변형을 한 단어씩 가르쳐야 하거나 사전 설정 버튼을 사용해야 합니다. 그러나 NLP를 사용하면 고객은 챗봇이 알고 있는 단어의 정확한 조합을 칠 필요가 없습니다. 솔루션은 맥락에서 모든 것을 이해하고 결국 누락된 정보를 스스로 요청합니다.
2. 자동화 된 채팅과 실시간 채팅 : 고객 서비스의 미래는 어떤 모습일까요?
챗봇 2.0
챗봇이 스스로 학습하고 발전할 수 있는 능력은 NLP의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 단어와 문장의 노예적인 입력에서 개발자의 일이 진정한 인공지능 훈련으로 바뀌었습니다. 그리고 시간이 지나면서 챗봇은 스스로 학습하기 시작했습니다. 생성하는 동안뿐만 아니라 작동하는 동안에도 마찬가지입니다. 각각의 새로운 대화는 대인 커뮤니케이션에서 흔히 발생하는 표현과 맥락을 더 잘 이해할 수 있는 새로운 데이터를 제공합니다. 챗봇은 마치 인간이 그 자리를 대신하는 것처럼 점차 발전하고 있습니다.
또한, NLP를 갖춘 가상 비서는 서면 인간 의사소통에서 흔히 발생하는 결함으로 인해 당황하지 않을 것입니다. 지식과 맥락에 맞춰 작업할 수 있는 능력 덕분에 오타와 문법 오류를 처리할 수 있으며, 한 고객의 오타로 인해 이전 게임의 오타가 게임에서 제거되었습니다.
그러나 NLP 기능을 갖춘 챗봇이라 할지라도 최신 패션 트렌드부터 핵물리학까지 모든 것에 관해 대화할 수는 없습니다. 하지만 솔루션을 개발한 회사의 전문 분야에 대해서는 유창하게 채팅할 수 있습니다. 따라서 예를 들어 이동통신사의 웹사이트에서 이를 만나면 인간 동료들이 같은 장소에서 할 수 있는 것과 동일한 문제를 당신과 함께 해결할 수 있습니다. 하지만 이번 여름에 무엇을 입을지 조언을 구하기 위해 인간 동료들에게 묻지는 마세요.
질문과 답변 사이
하지만 방금 메시지를 받은 NLP 챗봇의 사고 과정은 어떤 모습일까요? 응답 경로는 플래시 시퀀스에서 이상적으로 발생하는 5단계로 구성됩니다. 토큰화, 정규화, 엔터티 인식, 종속성 구문 분석 및 생성.
1단계 - 토큰화: Chatbot이 메시지를 작은 정보 조각으로 분할합니다.
2단계 — 정규화: 챗봇이 오류, 오타, 속어 표현을 수정합니다.
3단계 - 엔터티 인식: 챗봇은 단어가 무엇을 가리키는지 결정합니다. 수박은 과일로, 에베레스트 산은 산으로, 55는 숫자로 결정됩니다.
4단계 - 종속성 분석: 챗봇은 단어를 명사, 동사, 구 및 기타 문법 단위로 나눕니다.
5단계 — 생성: 챗봇은 가능한 답변을 생성하고 가장 적합한 답변을 선택한 다음 전송합니다.
NLP의 발전에도 불구하고 챗봇은 인간과의 의사소통이 쉽지 않습니다. 따라서 가장 잘 개발되고 오랜 훈련을 받은 조수라도 오류가 없는 것은 아닙니다. 에스동의어 표현, 단어에 새로운 의미를 부여하는 오타, 약어, 지나치게 구어적인 표현 극복할 수 없는 장애물이 될 수 있다. 그럼에도 불구하고 NLP는 관련성이 높고 바람직한 가상 도우미를 위한 채팅 필드의 문을 열었습니다.
그리고 그것은 놀라운 일이 아닙니다. 잘 개발된 챗봇은 거의 모든 회사에서 많은 작업을 수행합니다. 예를 들어, 매출 증가는 고객 경험을 개선하거나 혼잡한 작업자를 완화합니다.
