Como construir um chatbot com Deep NLP?

Anteriormente, os chatbots costumavam ser um bom truque sem nenhum benefício real, mas apenas mais uma máquina digital para experimentar. No entanto, eles evoluíram para uma ferramenta indispensável no mundo corporativo a cada ano que passa.

Desenvolver e manter um chatbot é, obviamente, um trabalho que consome tempo, esforço e dinheiro. No entanto, empresas atraentes, novas e estabelecidas, para tentar a sorte nessa tecnologia incrivelmente humana e disruptiva?

À medida que as empresas se esforçam para garantir que os clientes tenham acesso às informações relevantes em todos os momentos, em qualquer lugar e em qualquer dia, a integração de chatbots de conversação em plataformas ou sites corporativos parece ser inevitável.

• De acordo com a Markets and Markets , estima-se que a indústria de PNL se expanda de US$ 10,2 bilhões em 2019 para US$ 26,4 bilhões em 2024, representando um CAGR de 21%.
• A mesma pesquisa também previu o aumento da indústria de IA conversacional de US$ 4,2 bilhões em 2019 para US$ 15,7 bilhões em 2024, com um CAGR de 30,2%, que é maior que todo o mercado de PNL.
• De acordo com a IBM, os chatbots podem ajudar as empresas a economizar nos custos de atendimento ao cliente, melhorando e acelerando o tempo de resposta, fornecendo aos agentes mais tempo para outros trabalhos desafiadores e respondendo a quase 80% das perguntas de rotina.
• Alguns relatórios da Outgrow afirmam que 80% das empresas estão projetadas para integrar algum tipo de sistema de chatbot até 2021.
• Os chatbots cresceram em popularidade ao ponto em que o número de chatbots no Facebook Messenger aumentou de 100 mil para 300 mil em apenas um ano.
  
• A integração do chatbot em plataformas de negócios ou sites é inevitável, pois hoje as empresas estão tentando garantir o acesso às informações corretas aos clientes – a qualquer hora, em qualquer lugar, em qualquer dia.
  
• Muitas marcas populares de negócios corporativos , como a MasterCard, também desenvolveram rapidamente seus próprios chatbots. Os chatbots estão impactando o mundo corporativo das maneiras mais surpreendentes e empolgantes, desde o atendimento ao cliente da American Express até o software de triagem de chamadas do Google Pixel, garantindo resposta rápida e disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, enquanto atende os clientes.

Mas, antes de entrarmos em como sua empresa pode se beneficiar de um chatbot de aprendizado profundo , vamos dar uma olhada rápida no que é um chatbot de aprendizado profundo?

O chatbot de aprendizado profundo é uma forma de chatbot que usa processamento de linguagem natural (NLP) para mapear a entrada do usuário para uma intenção, com o objetivo de classificar a mensagem para uma resposta preparada. O truque é fazer com que pareça o mais real possível, agilizando o desenvolvimento de chatbots com PNL .

Com base no sofisticado aprendizado profundo e compreensão de linguagem natural, um chatbot é um software inteligente com inteligência artificial que permite que os robôs processem, compreendam e respondam por meio do Natural Language Understanding (NLU).

Os chatbots habilitados para NLP (processamento de linguagem natural) modernos não são mais distinguíveis dos humanos. E graças à incorporação da PNL no software de chatbot, nossas vidas diárias e negócios podem ser substancialmente facilitados ou facilitados, pois os chatbots agora são capazes de reconhecer a intenção exata dos usuários, assim como os humanos podem interpretar a linguagem uns dos outros.

Ao buscar o desenvolvimento de chatbots usando PNL, seu objetivo deve ser criar um que exija pouca ou nenhuma interação humana. Existem duas maneiras de fazer isso.

• A primeira maneira são as sugestões da IA. Aqui, a equipe de atendimento ao cliente recebe sugestões da IA ​​(na coleta e interpretação dos dados) para melhorar os procedimentos de atendimento ao cliente.
• A segunda é a técnica de PNL para chatbot que usa deep learning para lidar com todas as discussões e elimina a necessidade de um representante de atendimento ao cliente.

Conceito de uma intenção ao construir um chatbot

A intenção de um usuário interagir com um chatbot, ou a intenção por trás de cada mensagem recebida pelo chatbot de um usuário específico, é chamada de “intenção”.

Essas intenções podem diferir de uma solução de chatbot para outra, dependendo do domínio no qual você está projetando uma solução de chatbot.

Portanto, é extremamente crucial obter as intenções corretas para o seu chatbot com relevância para o domínio para o qual você o desenvolveu, o que também decidirá o custo do desenvolvimento do chatbot com PNL profunda .

Por exemplo, o chatbot ativado por voz de uma empresa de viagens responderá a um conjunto de frases relacionadas, como recomendações de viagem para uma determinada cidade ou opções de comida autêntica para uma determinada cidade ou o que e onde comprar artesanato local etc.

Então, por que é necessário definir essas intenções?

A intenção é um aspecto extremamente importante a ser entendido. Seu chatbot deve ser capaz de entender o que os usuários dizem ou querem fazer para responder a consultas, pesquisar em uma base de conhecimento de domínio e realizar inúmeras outras ações para continuar os diálogos com o usuário.

Como resultado, seu chatbot deve ser capaz de identificar a intenção do usuário a partir de suas mensagens.

Como você pode fazer seu chatbot entender as intenções para que ele entenda o que as pessoas querem e responda adequadamente?

Para se tornar parte da escolha de seu cliente, é importante para você e sua organização moldar o futuro com bots . A estratégia aqui é integrar seu desenvolvimento de chatbot com NLP profundo para reconhecimento de intenção mais preciso e produção de respostas apropriadas.

Agora é hora de se aprofundar no funcionamento interno dos sofisticados chatbots de hoje usando a PNL. Vamos dar uma lida na próxima seção sobre como o NLP Chatbot é construído?

Como construir um chatbot de PNL?

Tokenização, normalização, identificação de entidades, análise de dependência e geração são os cinco principais estágios necessários para que o chatbot de PNL leia, interprete, entenda, crie e envie uma resposta.

Vejamos mais de perto como a PNL funciona em chatbots.

1. Análise de lógica de negócios

Esta etapa é necessária para que a equipe de desenvolvimento possa compreender os requisitos do nosso cliente. Uma equipe deve conduzir uma fase de descoberta, examinar o mercado competitivo, definir os recursos essenciais para seu futuro chatbot e, em seguida, construir a lógica de negócios do seu futuro produto.

2. Canal e pilha de tecnologia

É preferível usar a plataforma Twilio como um canal básico se você quiser construir um chatbot de PNL. Telegram, Viber ou Hangouts, por outro lado, são os melhores canais a serem usados ​​para construir chatbots de texto.

As tecnologias mais proeminentes e amplamente utilizadas para o desenvolvimento de chatbots com ferramentas de PNL profunda são:Python Pandas Twilio TensorFlow SpaCy APIs de Telegram, Viber ou Hangouts 3. Desenvolvimento e Integração de PNL

A construção de um bot do lado do cliente e sua conexão com a API do provedor são as duas primeiras fases na criação de um chatbot de aprendizado de máquina.

Quando o trabalho estiver concluído, você poderá integrar a IA à PNL, o que ajuda o chatbot a expandir seu conhecimento por meio de cada interação com um humano. Para isso, você pode abordar uma empresa de desenvolvimento de chatbot de IA.Tokenização: O desenvolvimento do chatbot começa dividindo o texto em pequenos pedaços (conhecidos como “tokens”) e excluindo a pontuação.

4. Teste

Na fase de teste, começamos a fazer as perguntas que ensinamos ao chatbot usando a PNL para responder quando estiver pronto. Podemos utilizar testes manuais para garantir que o chatbot colete mais dados e forneça a resposta apropriada.

O teste pode ajudá-lo a descobrir se suas ferramentas de PNL de IA para o processo de desenvolvimento de chatbot estão no mesmo nível.

Um chatbot com inteligência artificial pode ajudá-lo a atrair mais usuários, economizar tempo e melhorar o status do seu site. Como resultado, quanto mais pessoas visitarem seu site, mais dinheiro você ganhará.

Empresas de todo o mundo estão recorrendo a bots para reduzir os custos de atendimento ao cliente e fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia. Os chatbots são alimentados por tecnologia muito convencional. A PNL tem um longo caminho a percorrer, mas já é muito promissora para os chatbots em sua condição atual.

Considerações Finais

O campo dos chatbots continua difícil em termos de como melhorar as respostas e selecionar o melhor modelo que gera a resposta mais relevante com base na pergunta, entre outras coisas.

Um dos aspectos mais marcantes dos chatbots inteligentes é que, a cada encontro, eles se tornam mais inteligentes. Os chatbots de aprendizado de máquina, por outro lado, ainda estão na escola primária e devem ser controlados de perto no início. A PNL é propensa a preconceitos e imprecisões, e pode aprender a falar de maneira censurável.

Você está pronto para desenvolver e lançar seu novo mentor de chatbot no mundo agora que sabe como funcionam a PNL, o aprendizado de máquina e os chatbots. Finalmente é hora de permitir que o serviço de desenvolvimento de chatbot de uma empresa confiável de desenvolvimento de aplicativos de chatbot ajude você a atuar como um representante amigável e experiente na frente de sua equipe de atendimento ao cliente.

Se você estiver interessado em criar chatbots, descobrirá que há uma variedade de plataformas, estruturas e ferramentas poderosas de desenvolvimento de chatbots disponíveis.

Assim, em vez de adotar uma estrutura de desenvolvimento de bot ou outra plataforma, por que não contratar uma empresa de desenvolvimento de chatbot para ajudá-lo a construir um chatbot básico e inteligente usando deep learning?

Chegou a hora de automatizar e agilizar seu atendimento ao cliente com a plataforma mais ágil de desenvolvimento de PNL para chatbot através da melhor, mais compatível e mais sofisticada empresa de desenvolvimento de aplicativos de chatbot dos EUA , bem como de outras regiões.