如何使用深度 NLP 构建聊天机器人？

已发表: 2021-08-06

早些时候，聊天机器人曾经是一个很好的噱头，没有真正的好处，只是另一台可以试验的数字机器。 然而，随着时间的流逝，它们已经发展成为企业界不可或缺的工具。

当然，开发和维护聊天机器人是一项耗费时间、精力和金钱的工作。 然而，是否有说服力的企业，无论是新成立的还是老牌企业，都在这种令人惊叹的人性化和颠覆性技术上碰碰运气？

随着企业努力确保客户在任何时候、任何地点和任何一天都可以访问相关信息，将对话式聊天机器人集成到企业平台或网站似乎是不可避免的。

  • 据Markets and Markets 估计，据说 NLP 行业将从 2019 年的 102 亿美元扩大到 2024 年的 264 亿美元，复合年增长率为 21%。
  • 同一项研究还预测，对话式 AI 行业将从 2019 年的 42 亿美元增长到 2024 年的 157 亿美元，复合年增长率为 30.2%，高于整个 NLP 市场。
  • 根据 IBM 的说法，聊天机器人可以帮助企业节省客户服务成本，方法是改善和加快响应时间，为座席提供更多时间处理其他具有挑战性的工作，并回答近 80% 的常规问题。
  • Outgrow 的一些报告指出，到 2021 年，预计80% 的企业将集成某种形式的聊天机器人系统。
  • 聊天机器人越来越受欢迎，以至于 Facebook Messenger 上的聊天机器人数量在短短一年内从 10万增加到 30 万。
  • 商务平台或网站中的聊天机器人集成是不可避免的，因为今天的公司正努力确保客户随时随地都能访问正确的信息。
  • 许多流行的企业商业品牌，如万事达卡，也迅速开发了自己的聊天机器人。 聊天机器人正在以最令人惊讶和激动人心的方式影响企业界，从美国运通的客户服务到 Google Pixel 的呼叫筛选软件，在为客户提供服务的同时提供快速响应和 24/7 可用性。

Benefits From Chat Assistants For Organizations

但是，在我们了解您的公司如何从深度学习聊天机器人中受益之前，让我们快速浏览一下深度学习聊天机器人是什么？

深度学习聊天机器人是聊天机器人的一种形式，它使用自然语言处理 (NLP) 将用户输入映射到意图，目的是对消息进行分类以获得准备好的响应。 诀窍是通过使用 NLP 促进聊天机器人开发，使其看起来尽可能真实。

基于复杂的深度学习和自然语言理解，聊天机器人是一种智能的人工智能软件，使机器人能够通过自然语言理解 (NLU) 进行处理、理解和响应。

total agents vs chatbot messages

支持现代 NLP（自然语言处理）的聊天机器人不再与人类区分开来。 并且由于将 NLP 整合到聊天机器人软件中，我们的日常生活和业务可以大大方便或变得容易，因为聊天机器人现在能够识别用户的确切意图，就像人类可以解释彼此的语言一样。

在使用 NLP 进行聊天机器人开发时，您的目标应该是创建一个需要很少或不需要人工交互的聊天机器人。 有两种方法可以做到这一点。

  • 第一种方式是来自 AI 的建议。 在这里，客户服务人员会收到来自 AI 的建议（根据数据收集和解释），以改进客户服务程序。
  • 第二个是聊天机器人的 NLP 技术，它使用深度学习来处理所有讨论，并且不需要客户服务代表。

构建聊天机器人时的意图概念

用户与聊天机器人交互的意图，或聊天机器人从特定用户接收到的每条消息背后的意图，称为“意图”。

这些意图可能因一个聊天机器人解决方案而异，具体取决于您设计聊天机器人解决方案的领域。

因此，为您的聊天机器人获得与您开发它的领域相关的正确意图非常重要，这也将决定使用深度 NLP 开发聊天机器人的成本。

例如，一家旅游公司的语音聊天机器人将响应相关的固定短语，如特定城市的旅行推荐或特定城镇的正宗美食选择，或当地手工艺品的购物地点和地点等。

Benefit of Chatbots According To Customers

那么，为什么有必要定义这些意图呢？

意图是一个非常重要的方面要掌握。 您的聊天机器人必须能够理解用户所说或想要做什么，以便回答查询、从领域知识库中搜索并执行许多其他操作，以便继续与用户对话。

因此，您的聊天机器人必须能够从用户的消息中识别用户的意图。

你如何让你的聊天机器人理解意图，以便它理解人们想要什么并做出适当的回应？

要成为客户选择的一部分，对您和您的组织来说，用机器人塑造未来非常重要。这里的策略是将您的聊天机器人开发与深度 NLP 相结合，以实现最准确的意图识别和产生适当的响应。

现在是时候深入研究当今使用 NLP 的复杂聊天机器人的内部运作了。 让我们在下一节中阅读有关如何构建 NLP 聊天机器人的内容？

如何构建 NLP 聊天机器人？

标记化、规范化、识别实体、依赖解析和生成是 NLP 聊天机器人读取、解释、理解、创建和发送响应所需的五个主要阶段。

evolution of bots

让我们更仔细地看看 NLP 在聊天机器人中是如何工作的。

1.业务逻辑分析

这个阶段是必要的，这样开发团队才能理解我们客户的要求。 一个团队必须进行发现阶段，检查竞争市场，为您未来的聊天机器人定义基本功能，然后构建您未来产品的业务逻辑。

2.渠道和技术栈

如果要构建 NLP 聊天机器人，最好使用 Twilio 平台作为基本渠道。 另一方面，电报、Viber 或环聊是构建文本聊天机器人的最佳渠道。

使用深度 NLP 工具进行聊天机器人开发的最突出和最广泛使用的技术是：Python Pandas Twilio TensorFlow SpaCy Telegram、Viber 或 Hangouts 3. 开发与 NLP 集成

构建客户端机器人并将其连接到提供者的 API 是创建机器学习聊天机器人的前两个阶段。

工作完成后，您可以将 AI 与 NLP 集成，这有助于聊天机器人通过与人类的每一次互动来扩展其知识。 为此，您可以联系 AI 聊天机器人开发公司。标记化：聊天机器人的开发首先将文本分解成小块（称为“标记”）并删除标点符号。

  • 规范化：机器人然后搜索文本中常见的拼写错误、俚语或拼写错误，并将它们转换为“正常”版本。
  • 识别实体：在所有单词都标准化后，聊天机器人会尝试确定正在说什么。 例如，它将北美视为一个地区，67% 的比例，谷歌是一家公司。
  • 依赖解析：机器人接下来将句子分为名词、动词、宾语、标点符号和常用短语。
  • 生成：最后，聊天机器人根据前一阶段收集的数据开发出许多响应，并选择最合适的响应发送给用户。

    • 4. 测试

    在测试阶段，我们开始询问我们使用 NLP 教聊天机器人在准备好后回答的问题。 我们可以利用手动测试来确保聊天机器人收集更多数据并提供适当的响应。

    测试可以帮助您确定您的用于聊天机器人开发过程的 AI NLP 工具是否达到标准。

    talk to our experts

    由人工智能驱动的聊天机器人可以帮助您吸引更多用户、节省时间并改善您网站的状态。 因此，访问您网站的人越多，您赚的钱就越多。

    世界各地的企业都在转向机器人来降低客户服务成本并提供全天候的客户服务。 聊天机器人由非常传统的技术提供支持。 NLP 还有很长的路要走，但它已经为当前状态下的聊天机器人带来了很多希望。

    结论性想法

    聊天机器人领域在如何改进答案和选择基于问题生成最相关答案的最佳模型等方面仍然很艰难。

    智能聊天机器人最引人注目的方面之一是，每次相遇，它们都会变得更聪明。 另一方面，机器学习聊天机器人仍处于小学阶段，一开始就应该受到严密控制。 NLP容易产生偏见和不准确，它可以学会以令人反感的方式说话。

    既然您知道 NLP、机器学习和聊天机器人的功能，您就可以开发并发布您的新聊天机器人策划人了。 终于是时候让值得信赖的聊天机器人应用程序开发公司的聊天机器人开发服务来帮助您在客户服务团队面前充当友好且知识渊博的代表了。

    如果您对构建聊天机器人感兴趣，那么您会发现有各种强大的聊天机器人开发平台、框架和工具可供使用。

    因此，与其采用机器人开发框架或其他平台，不如聘请一家聊天机器人开发公司来帮助您使用深度学习构建一个基本的智能聊天机器人。

    是时候通过美国和其他地区最好、最兼容和高端的聊天机器人应用程序开发公司，使用最敏捷的平台为聊天机器人开发 NLP 来自动化和简化您的客户服务了。