Come creare un chatbot con Deep NLP?

In precedenza, i chatbot erano un bel trucco senza alcun reale vantaggio ma solo un'altra macchina digitale con cui sperimentare. Tuttavia, si sono evoluti in uno strumento indispensabile nel mondo aziendale ogni anno che passa.

Sviluppare e mantenere un chatbot è, ovviamente, un lavoro che drena tempo, fatica e denaro. Eppure, imprese convincenti, nuove e affermate, a tentare la fortuna con questa tecnologia incredibilmente umana e dirompente?

Poiché le aziende si impegnano a garantire che i clienti abbiano accesso alle informazioni pertinenti in qualsiasi momento, in qualsiasi luogo e in un dato giorno, l'integrazione dei chatbot conversazionali nelle piattaforme o nei siti Web aziendali sembra essere inevitabile.

• Secondo la stima di Markets and Markets , si dice che l'industria della NLP si espanda da $ 10,2 miliardi nel 2019 a $ 26,4 miliardi nel 2024, rappresentando un CAGR del 21%.
• La stessa ricerca prevedeva anche l'aumento del settore dell'IA conversazionale da $ 4,2 miliardi nel 2019 a $ 15,7 miliardi nel 2024, con un CAGR del 30,2%, che è superiore all'intero mercato della NLP.
• Secondo IBM, i chatbot possono aiutare le aziende a risparmiare sui costi del servizio clienti migliorando e accelerando i tempi di risposta, fornendo agli agenti più tempo per altri lavori impegnativi e rispondendo fino a quasi l'80% delle domande di routine.
• Alcuni rapporti di Outgrow affermano che l' 80% delle aziende prevede di integrare una qualche forma di sistema di chatbot entro il 2021.
• I chatbot sono diventati popolari al punto che il numero di chatbot su Facebook Messenger è passato da 100.000 a 300.000 in un solo anno.
  
• L'integrazione di chatbot in piattaforme o siti Web aziendali è inevitabile, poiché oggi le aziende cercano di garantire l'accesso alle informazioni giuste ai clienti, sempre, ovunque e in qualsiasi giorno.
  
• Anche molti famosi marchi aziendali , come MasterCard, hanno sviluppato rapidamente i propri chatbot. I chatbot stanno influenzando il mondo aziendale nei modi più sorprendenti ed entusiasmanti, dal servizio clienti di American Express al software di screening delle chiamate di Google Pixel, garantendo una risposta rapida e disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, mentre servono i clienti.

Ma, prima di approfondire come la tua azienda potrebbe trarre vantaggio da un chatbot di deep learning , diamo una rapida occhiata a cos'è un chatbot di deep learning?

Il chatbot di deep learning è una forma di chatbot che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per mappare l'input dell'utente a un intento, con l'obiettivo di classificare il messaggio per una risposta preparata. Il trucco è farlo sembrare il più reale possibile grazie allo sviluppo di chatbot con la NLP .

Basato sul sofisticato apprendimento profondo e sulla comprensione del linguaggio naturale, un chatbot è un software intelligente basato sull'intelligenza artificiale che consente ai robot di elaborare, comprendere e rispondere attraverso la comprensione del linguaggio naturale (NLU).

I moderni chatbot abilitati alla NLP (natural Language Processing) non sono più distinguibili dagli umani. E grazie all'incorporazione della NLP nel software di chatbot, la nostra vita quotidiana e le nostre attività possono essere sostanzialmente facilitate o semplificate poiché i chatbot sono ora in grado di riconoscere l'esatto intento degli utenti, proprio come gli esseri umani possono interpretare la lingua dell'altro.

Mentre persegui lo sviluppo di chatbot utilizzando la NLP, il tuo obiettivo dovrebbe essere quello di crearne uno che richieda poca o nessuna interazione umana. Ci sono due modi per farlo.

• Il primo modo sono i suggerimenti dell'IA. Qui il personale dell'assistenza clienti riceve suggerimenti dall'IA (sulla raccolta e l'interpretazione dei dati) per migliorare le procedure del servizio clienti.
• La seconda è la tecnica NLP per chatbot che utilizza il deep learning per gestire tutte le discussioni ed elimina la necessità di un rappresentante del servizio clienti.

Concetto di un intento durante la creazione di un chatbot

L'intenzione di un utente che interagisce con un chatbot, o l'intenzione dietro ogni messaggio ricevuto dal chatbot da un utente specifico, viene definita "intenzione".

Questi intenti possono differire da una soluzione chatbot all'altra, a seconda del dominio in cui stai progettando una soluzione chatbot.

Quindi è estremamente cruciale ottenere le giuste intenzioni per il tuo chatbot in relazione al dominio per cui lo hai sviluppato, che deciderà anche il costo dello sviluppo del chatbot con una profonda NLP .

Ad esempio, il chatbot vocale di un'agenzia di viaggi risponderà a una serie di frasi correlate come consigli di viaggio per una determinata città o opzioni di cibo autentico per una determinata città o cosa e dove acquistare artigianato locale, ecc.

Allora, perché è necessario definire queste intenzioni?

L'intento è un aspetto estremamente importante da comprendere. Il tuo chatbot deve essere in grado di capire cosa dicono o vogliono fare gli utenti per rispondere alle domande, cercare da una knowledge base di dominio e condurre numerose altre azioni per continuare il dialogo con l'utente.

Di conseguenza, il tuo chatbot deve essere in grado di identificare l'intento dell'utente dai suoi messaggi.

Come puoi fare in modo che il tuo chatbot comprenda gli intenti in modo che capisca cosa vogliono le persone e risponda in modo appropriato?

Per entrare a far parte della scelta del tuo cliente, è importante per te e la tua organizzazione dare forma al futuro con i bot . La strategia qui è quella di integrare lo sviluppo del tuo chatbot con una profonda NLP per il riconoscimento più accurato delle intenzioni e la produzione di risposte appropriate.

Ora è il momento di approfondire il funzionamento interno dei sofisticati chatbot di oggi che utilizzano la NLP. Diamo una lettura nella prossima sezione su come è costruito NLP Chatbot?

Come creare un chatbot NLP?

Tokenizzazione, normalizzazione, identificazione di entità, analisi delle dipendenze e generazione sono le cinque fasi principali necessarie al chatbot NLP per leggere, interpretare, comprendere, creare e inviare una risposta.

Diamo un'occhiata più da vicino a come funziona la NLP nei chatbot.

1. Analisi della logica aziendale

Questa fase è necessaria affinché il team di sviluppo possa comprendere le esigenze del nostro cliente. Un team deve condurre una fase di scoperta, esaminare il mercato competitivo, definire le caratteristiche essenziali per il tuo futuro chatbot e quindi costruire la logica di business del tuo futuro prodotto.

2. Canale e stack tecnologico

È preferibile utilizzare la piattaforma Twilio come canale di base se si desidera creare chatbot NLP. Telegram, Viber o Hangouts, d'altra parte, sono i migliori canali da utilizzare per costruire chatbot di testo.

Le tecnologie più importanti e ampiamente utilizzate per lo sviluppo di chatbot con strumenti NLP profondi sono:Python Panda Twilio TensorFlow SpaCy API di Telegram, Viber o Hangouts 3. Sviluppo e integrazione della PNL

La creazione di un bot lato client e la sua connessione all'API del provider sono le prime due fasi della creazione di un chatbot di machine learning.

Una volta completato il lavoro, puoi integrare l'IA con la PNL che aiuta il chatbot ad espandere le sue conoscenze attraverso ogni singola interazione con un essere umano. Per questo, puoi rivolgerti a una società di sviluppo di chatbot AI.Tokenizzazione: lo sviluppo del chatbot inizia suddividendo il testo in piccoli blocchi (noti come "token") ed eliminando la punteggiatura.

4. Test

Nella fase di test, iniziamo a porre le domande a cui abbiamo insegnato al chatbot utilizzando la NLP per rispondere una volta che è pronto. Possiamo utilizzare test manuali per assicurarci che il chatbot raccolga più dati e fornisca una risposta appropriata.

I test possono aiutarti a capire se i tuoi strumenti AI NLP per il processo di sviluppo di chatbot sono alla pari.

Un chatbot basato sull'intelligenza artificiale può aiutarti ad attirare più utenti, risparmiare tempo e migliorare lo stato del tuo sito web. Di conseguenza, più persone visitano il tuo sito web, più soldi guadagnerai.

Le aziende di tutto il mondo si stanno rivolgendo ai bot per ridurre i costi del servizio clienti e fornire un servizio clienti 24 ore su 24. I chatbot sono alimentati da una tecnologia molto convenzionale. La PNL ha ancora molta strada da fare, ma ha già molte promesse per i chatbot nelle loro condizioni attuali.

Pensieri conclusivi

Il campo dei chatbot continua a essere difficile in termini di come migliorare le risposte e selezionare il miglior modello che genera la risposta più pertinente in base alla domanda, tra le altre cose.

Uno degli aspetti più sorprendenti dei chatbot intelligenti è che ad ogni incontro diventano più intelligenti. I chatbot di apprendimento automatico, d'altra parte, sono ancora nella scuola primaria e dovrebbero essere controllati da vicino all'inizio. La PNL è soggetta a pregiudizi e imprecisioni e può imparare a parlare in modo discutibile.

Sei pronto per sviluppare e rilasciare nel mondo la tua nuova mente per i chatbot ora che sai come funzionano la NLP, l'apprendimento automatico e i chatbot. È finalmente giunto il momento di consentire al servizio di sviluppo di chatbot di un'affidabile società di sviluppo di app di chatbot di aiutarti a fungere da rappresentante amichevole e competente in prima linea nel tuo team di assistenza clienti.

Se sei interessato a creare chatbot, scoprirai che sono disponibili una varietà di potenti piattaforme, framework e strumenti di sviluppo di chatbot.

Pertanto, anziché adottare un framework di sviluppo di bot o un'altra piattaforma, perché non assumere una società di sviluppo di chatbot per aiutarti a creare un chatbot di base e intelligente utilizzando il deep learning.

È ora di automatizzare e ottimizzare il servizio clienti con la piattaforma più agile per lo sviluppo di NLP per chatbot attraverso la migliore, più compatibile e di fascia alta società di sviluppo di app chatbot negli Stati Uniti , così come in altre regioni.