Som en Shem som vekket Golem til live

En chatbot er en fin måte å gjøre internettkommunikasjon mer behagelig for både kunder og bedrifter. På begynnelsen av årtusenet ville folk sannsynligvis le av deg for denne setningen. Men ikke i dag. Hovedårsaken til denne endringen er Natural Language Processing (NLP). Det er denne grenen av kunstig intelligensvitenskap, som har forvandlet den klønete og tungvinte automaten til dagens smarte chatbots, som du knapt kan se fra folk noen ganger.

Takket være NLP lærer kunstig intelligens å forstå noe så komplekst som menneskelig kommunikasjon. Den naturlige talen som folk bruker for å snakke med hverandre er helt forskjellig fra forkortelsene, frasene og slagordene som ble snakket av de første chatbotene. Takket være NLP begynner AI endelig å forstå skaperne.

Forkortelsen NLP dekker kunnskap fra utvikling av kunstig intelligens, lingvistikk, matematikk og maskinlæring. Alt dette er nødvendig for at AI skal akseptere, enten det er i form av lyd eller tekst, et naturlig menneskelig budskap, for å forstå det og være i stand til å svare på det riktig. Takket være NLP beveger menneskelig språk seg fra å skrive inn slagord og rare setninger til en fullverdig samtale når man kommuniserer med chatbots.

Før det var NLP

Det er kunnskapen fra NLP som gjør at chatbots kan gjøre mer enn det programmerere legger direkte inn i dem. En chatbot uten NLP kan ikke forlate de programmerte sporene, og eventuell mottatt tale som avviker fra dem vil ikke bli behandlet. Løsningen forstår det rett og slett ikke - og skribenten har ikke noe annet valg enn å kommunisere i slagordene som chatboten krever. Dermed forsvinner enhver naturlighet eller hyggelighet ved kommunikasjon. Og med det for eksempel ønsket om å handle der denne chatboten vil stå i veien for deg.

NLP frigjør chatbots (og voicebots) fra disse sporene og frigjør dem fra lenkene til forhåndsinnstilte mønstre og slagord. Chatboter med NLP oppfatter ikke bare betydningen av ord, men forstår også hele setninger eller til og med konteksten og intensjonene til personen på den andre siden av samtalen.

NLP gjør ikke bare livet enklere for de du kan chatte med. Det hjelper også programmerere. Hvis du vil lære en chatbot uten NLP, svaret på spørsmålet: Hvor mye vil jeg betale for denne tariffen per måned? Du må lære ham ord for ord hver variant av spørsmålet eller stole på forhåndsinnstilte knapper. Med NLP trenger imidlertid ikke kunden å treffe den eksakte kombinasjonen av ord som chatboten kjenner. Løsningen forstår alt fra konteksten og spør etter hvert selv om den manglende informasjonen.

1. Hvordan Conversational AI kan automatisere kundeservice

2. Automated vs Live Chats: Hvordan vil fremtiden for kundeservice se ut?

3. Chatbots som medisinske assistenter i COVID-19-pandemi

4.Chatbot Vs. Intelligent Virtual Assistant - Hva er forskjellen og hvorfor bry seg?

Chatbot 2.0

Chatbotens evne til å lære og forbedre uavhengig er en av de største fordelene med NLP. Fra slavisk input av ord og setninger, har utviklernes arbeid endret seg til trening av ekte kunstig intelligens. Og over tid begynte chatbotene å lære på egenhånd. Ikke bare under opprettelsen, men også under driften. Hver ny samtale gir dem nye data for bedre å forstå uttrykkene og kontekstene som er vanlige i mellommenneskelig kommunikasjon. En chatbot forbedrer seg gradvis som om en menneskelig operatør var på sin plass.

I tillegg vil en virtuell assistent utstyrt med NLP ikke bli overrasket over feilene som er vanlige i skriftlig menneskelig kommunikasjon. Takket være sin kunnskap og evne til å jobbe med kontekst, kan den håndtere skrivefeil og grammatiske feil, mens én kundes skrivefeil eliminerte forgjengerne fra spillet.

Men selv en chatbot utstyrt med NLP-funksjoner kan ikke snakke om alt fra de siste motetrendene til kjernefysikk. Men den kan chatte flytende innen spesialiseringsområdet til selskapet som har utviklet løsningen. Så hvis du møter det, for eksempel på nettsiden til et mobiloperatørselskap, kan det løse med deg de samme tingene som dets menneskelige kolleger kunne gjøre på samme sted. Men ikke spør den, så vel som dens menneskelige kolleger, om råd om hva du skal ha på deg i sommer.

Mellom spørsmål og svar

Men hvordan ser NLP-chatboten, som nettopp fikk budskapet ditt, tankeprosessen ut? Veien til responsen består av fem trinn som ideelt sett skjer i en flash-sekvens - tokenisering, normalisering, enhetsgjenkjenning, avhengighetsanalyse og generering.

Trinn 1 — Tokenisering: Chatbot deler opp meldingen i små informasjonsbiter

Trinn 2 — Normalisering: Chatbot retter opp feil, skrivefeil og slanguttrykk

Trinn 3 — Gjenkjenne enheter: Chatbot bestemmer hva ordene refererer til. Vannmelon er bestemt som frukten, Mount Everest som fjellet og 55 som tallet.

Trinn 4 — Dependency Parsing: Chatbot deler ord inn i substantiv, verb, fraser og andre grammatiske enheter

Trinn 5 — Generering: Chatbot genererer mulige svar og velger den mest passende, som den deretter sender

Til tross for utviklingen av NLP, har chatbots det ikke lett med menneskelig kommunikasjon. Og så, selv de best utviklede og lenge trente assistentene er ikke ufeilbarlige. Synonyme uttrykk, skrivefeil som gir ny mening til ord, forkortelser eller altfor dagligdagse uttrykk kan være et uoverkommelig hinder. Likevel åpnet NLP døren til chattefelt for relevante og ettertraktede virtuelle hjelpere.

Og det er ikke rart. En velutviklet chatbot gjør mye arbeid i nesten alle selskaper. Jobb det for eksempel øker salget forbedrer kundeopplevelsen eller avlaster overbelastede menneskelige operatører.

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