Как создать чат-бота с помощью Deep NLP?

Раньше чат-боты были приятным трюком без реальной пользы, а просто еще одной цифровой машиной для экспериментов. Однако с каждым годом они превращаются в незаменимый инструмент в корпоративном мире.

Разработка и поддержка чат-бота — это, конечно, работа, отнимающая время, усилия и деньги. Тем не менее, вынуждаете предприятия, новые и устоявшиеся, попытать счастья с этой удивительно гуманной и прорывной технологией?

Поскольку предприятия стремятся обеспечить клиентам доступ к соответствующей информации в любое время, в любом месте и в любой день, интеграция диалоговых чат-ботов в корпоративные платформы или веб-сайты представляется неизбежной.

• Согласно оценке Markets and Markets , индустрия НЛП вырастет с 10,2 млрд долларов в 2019 году до 26,4 млрд долларов в 2024 году, что составляет 21% CAGR.
• То же исследование также предсказало рост индустрии разговорного ИИ с 4,2 млрд долларов в 2019 году до 15,7 млрд долларов в 2024 году при среднегодовом темпе роста в 30,2%, что выше, чем для всего рынка НЛП.
• По данным IBM, чат-боты могут помочь предприятиям сэкономить на расходах на обслуживание клиентов, улучшая и ускоряя время отклика, предоставляя агентам больше времени для другой сложной работы и отвечая почти на 80% рутинных вопросов.
• В некоторых отчетах Outgrow говорится, что к 2021 году 80% предприятий интегрируют ту или иную форму системы чат-ботов.
• Популярность чат-ботов выросла до такой степени, что количество чат-ботов в Facebook Messenger увеличилось со 100 000 до 300 000 всего за один год.
  
• Интеграция чат-ботов в бизнес-платформы или веб-сайты неизбежна, поскольку сегодня компании пытаются обеспечить клиентам доступ к нужной информации — в любое время, в любом месте, в любой день.
  
• Многие популярные бренды корпоративного бизнеса , такие как MasterCard, также быстро разработали собственных чат-ботов. Чат-боты влияют на корпоративный мир самым удивительным и захватывающим образом: от службы поддержки клиентов American Express до программного обеспечения для проверки вызовов Google Pixel, обеспечивая быстрый ответ и круглосуточную доступность при обслуживании клиентов.

Но прежде чем мы перейдем к тому, как ваша компания может извлечь выгоду из чат-бота с глубоким обучением , давайте кратко рассмотрим, что такое чат-бот с глубоким обучением?

Чат-бот с глубоким обучением — это форма чат-бота, которая использует обработку естественного языка (NLP) для сопоставления ввода пользователя с намерением с целью классификации сообщения для подготовленного ответа. Хитрость заключается в том, чтобы сделать его максимально реальным, используя НЛП для разработки чат-ботов .

Основанный на сложном глубоком обучении и понимании естественного языка, чат-бот представляет собой интеллектуальную часть программного обеспечения на базе искусственного интеллекта, которое позволяет роботам обрабатывать, понимать и отвечать посредством понимания естественного языка (NLU).

Современные чат-боты с поддержкой NLP (обработка естественного языка) больше неотличимы от людей. А благодаря включению НЛП в программное обеспечение для чат-ботов наша повседневная жизнь и бизнес могут быть существенно облегчены или упрощены, поскольку чат-боты теперь могут распознавать точные намерения пользователей, точно так же, как люди могут интерпретировать язык друг друга.

При разработке чат-бота с использованием НЛП ваша цель должна состоять в том, чтобы создать такой, который практически не требует взаимодействия с человеком. Есть два способа сделать это.

• Первый способ — это предложения от ИИ. Здесь персонал по обслуживанию клиентов получает предложения от ИИ (после сбора и интерпретации данных) по улучшению процедур обслуживания клиентов.
• Второй — это метод НЛП для чат-бота, который использует глубокое обучение для обработки всех обсуждений и устраняет необходимость в представителе службы поддержки клиентов.

Концепция намерения при создании чат-бота

Намерение пользователя, взаимодействующего с чат-ботом, или намерение каждого сообщения, полученного чат-ботом от конкретного пользователя, называется «намерением».

Эти намерения могут отличаться от одного решения для чат-бота к другому, в зависимости от области, в которой вы разрабатываете решение для чат-бота.

Следовательно, чрезвычайно важно определить правильные намерения для вашего чат-бота, соответствующие предметной области, для которой вы его разработали, что также будет определять стоимость разработки чат-бота с помощью глубокого НЛП .

Например, голосовой чат-бот туристической компании будет реагировать на связанные фразы, такие как рекомендации по путешествию в определенный город или варианты аутентичной еды для определенного города, что и где покупать для местных ремесел и т. д.

Так зачем же нужно определять эти намерения?

Намерение является чрезвычайно важным аспектом для понимания. Ваш чат-бот должен понимать, что говорят или хотят делать пользователи, чтобы отвечать на запросы, выполнять поиск в базе знаний домена и выполнять множество других действий для продолжения диалога с пользователем.

В результате ваш чат-бот должен уметь определять намерения пользователя по его сообщениям.

Как вы можете заставить своего чат-бота понимать намерения, чтобы он понимал, чего хотят люди, и реагировал соответствующим образом?

Чтобы стать частью выбора вашего клиента, важно, чтобы вы и ваша организация формировали будущее с помощью ботов . Стратегия здесь заключается в интеграции разработки вашего чат-бота с глубоким НЛП для наиболее точного распознавания намерений и получения соответствующих ответов.

Теперь пришло время углубиться во внутреннюю работу современных сложных чат-ботов, использующих НЛП. Давайте прочитаем в следующем разделе, как устроен чат-бот НЛП?

Как создать чат-бота НЛП?

Токенизация, нормализация, идентификация сущностей, анализ зависимостей и генерация — это пять основных этапов, необходимых чат-боту НЛП для чтения, интерпретации, понимания, создания и отправки ответа.

Давайте более подробно рассмотрим, как НЛП работает в чат-ботах.

1. Анализ бизнес-логики

Этот этап необходим для того, чтобы команда разработчиков могла понять требования нашего клиента. Команда должна провести этап исследования, изучить конкурентный рынок, определить основные функции вашего будущего чат-бота, а затем построить бизнес-логику вашего будущего продукта.

2. Канал и технологический стек

Предпочтительно использовать платформу Twilio в качестве основного канала, если вы хотите создать чат-бота NLP. С другой стороны, Telegram, Viber или Hangouts — лучшие каналы для создания текстовых чат-ботов.

Наиболее известными и широко используемыми технологиями разработки чат-ботов с глубокими инструментами НЛП являются:Python Pandas Twilio TensorFlow SpaCy Telegram, Viber или Hangouts API 3. Разработка и интеграция НЛП

Создание бота на стороне клиента и подключение его к API провайдера — это первые два этапа создания чат-бота с машинным обучением.

После того, как работа будет завершена, вы можете интегрировать ИИ с НЛП, что поможет чат-боту расширять свои знания при каждом взаимодействии с человеком. Для этого вы можете обратиться в компанию по разработке чат-ботов с искусственным интеллектом.Токенизация: разработка чат-бота начинается с разбиения текста на небольшие фрагменты (известные как «токены») и удаления знаков препинания.

4. Тестирование

На этапе тестирования мы начинаем задавать вопросы, на которые мы научили чат-бота с помощью НЛП отвечать, как только он будет готов. Мы можем использовать ручное тестирование, чтобы убедиться, что чат-бот собирает больше данных и дает соответствующий ответ.

Тестирование может помочь вам выяснить, соответствуют ли ваши инструменты AI NLP процессу разработки чат-ботов.

Чат-бот на базе искусственного интеллекта может помочь вам привлечь больше пользователей, сэкономить время и улучшить статус вашего сайта. В результате, чем больше людей посетит ваш сайт, тем больше денег вы заработаете.

Компании во всем мире обращаются к ботам, чтобы сократить расходы на обслуживание клиентов и обеспечить круглосуточное обслуживание клиентов. Чат-боты основаны на очень традиционной технологии. НЛП предстоит пройти долгий путь, но оно уже дает многообещающие результаты для чат-ботов в их нынешнем состоянии.

Заключительные мысли

Область чат-ботов по-прежнему остается сложной с точки зрения того, как улучшить ответы и выбрать лучшую модель, которая, среди прочего, генерирует наиболее релевантный ответ на основе вопроса.

Одним из наиболее поразительных аспектов интеллектуальных чат-ботов является то, что с каждой встречей они становятся умнее. С другой стороны, чат-боты с машинным обучением все еще находятся в начальной школе, и в начале их следует тщательно контролировать. НЛП склонно к предубеждениям и неточностям, и с его помощью можно научиться говорить неприемлемым образом.

Теперь, когда вы знаете, как работают НЛП, машинное обучение и чат-боты, вы готовы разработать и выпустить в мир своего нового вдохновителя чат-бота. Наконец-то пришло время позволить службе разработки чат-ботов надежной компании по разработке приложений для чат-ботов помочь вам выступить в качестве дружелюбного и знающего представителя перед вашей командой обслуживания клиентов.

Если вы заинтересованы в создании чат-ботов, вы обнаружите, что существует множество мощных платформ, сред и инструментов для разработки чат-ботов.

Таким образом, вместо того, чтобы использовать фреймворк для разработки ботов или другую платформу, почему бы не нанять компанию по разработке чат-ботов, которая поможет вам создать базового интеллектуального чат-бота с использованием глубокого обучения.

Пришло время автоматизировать и оптимизировать обслуживание клиентов с помощью самой гибкой платформы для разработки НЛП для чат-ботов от лучшей, наиболее совместимой и высококлассной компании по разработке приложений для чат-ботов в США и других регионах.