أيها الأصدقاء ، نلفت انتباهكم إلى ترجمة مختصرة
للعرض التقديمي الغريب حول مشكلات إنشاء برامج الدردشة: ما هي ميزات هذه المهمة ، وما الصعوبات التي تعترض طريق المطورين وكيف يمكن حلها. كما طلبنا من خبير من Jet Infosystems Machine Learning Center التعليق على هذه المادة. ستجد رأيه في نهاية المقال.
ليست الشبكات الاجتماعية ، وليس التطبيقات المحمولة ، ولكن المراسلة هي اتجاه جديد ومهم للغاية. اليوم ، تزداد كثافة الرسائل بشكل كبير ، ومن حيث حجم البيانات ، تجاوزت طريقة التواصل هذه الشبكات الاجتماعية في مكان آخر في بداية عام 2015. على سبيل المثال ، يركز Facebook على الرسائل ويقوم بدفع كل شيء آخر مرتبط بصفحتك على هذه الشبكة الاجتماعية - موجز أخبار ومواد - في مكان ما بعيد.
اليوم ، بفضل الهواتف الذكية ، غزت واجهات اللمس العالم. ويبدو أن الخطوة التالية ستكون واجهة مستخدم الدردشة حيث سيكون لديك برنامج الدردشة الصوتية أو النصية.
دعنا نتحدث عن الصعوبات التي يجب التغلب عليها - ويجب التغلب عليها في المستقبل - بواسطة مطوري برامج الدردشة الكاملة.
ماذا يقول لنا المحللون؟
يزعم Gartner أنه بحلول عام 2022 ، سيحدث 70٪ من جميع تفاعلات العملاء من خلال نوع من الذكاء الاصطناعي. من المفترض أن عدد المكالمات الصوتية في الشركة سينخفض بنسبة 10٪. كحد أدنى ، عندما يقوم المستخدمون بإجراء مكالمات إلى الشركة في 60٪ من الحالات ، فإن المشاركة البشرية ليست مطلوبة. وفي حالات أخرى ، سيشارك الأشخاص فقط في مرحلة ما من العملية ، وربما يتصلون مباشرة بالمستخدمين.
وفقا لدراسات أخرى ، فإن سوق chatbot سوف ينمو بشكل كبير. وليس فقط عن خدمة العملاء ، ولكن أيضا عن المبيعات والتسويق. يعتقد الباحثون أن chatbots ستكون قادرة على استبدال 6 ٪ من القوى العاملة في جميع أنحاء العالم. هذا يعني أنه سيتعين على حوالي 200 مليون شخص البحث عن وظيفة جديدة أكثر إثارة للاهتمام.
أخيرًا ، يعتقد المحللون أن استخدام برامج الدردشة يمكن أن يوفر 7 تريليون دولار سنويًا في جميع أنحاء العالم.
النوايا والتعبيرات
قبل عامين كرهت برامج الدردشة ، لكني اليوم أحبها لأنني أطورها. لكن كثيرين لا يزالون اليوم لا يحبونهم. لماذا تعتبر برامج الدردشة سيئة للغاية؟
يبدو لي أنه يمكن تقسيم أسباب النقص إلى مجموعتين: الأولى تتعلق بمجال الذكاء الاصطناعي ، والمجموعة الثانية مرتبطة بالأشخاص. ولكن نظرًا لأنني مهندس ولست قويًا في علم النفس والمواضيع الأخرى المتعلقة بالمستخدمين أنفسهم ، فإنهم سيتحدثون فقط عن الذكاء الاصطناعي.
بادئ ذي بدء ، نحن بحاجة إلى أن نسأل أنفسنا: كيف تتعرف برامج الدردشة على ما يقوله المستخدمون؟ الاعتراف له مفهومان رئيسيان. ما هي
نية المستخدم ، هدفه؟ على سبيل المثال ، تلقى شخص فاتورة للخدمات مقابل مبلغ ضخم ويريد أن يعرف السبب وراء كثيرين. يلجأ إلى دعم العملاء ، ويعتزم الحصول على إجابة لسؤالك. يمكن لمثل هذا المستخدم استخدام
تعبيرات متعددة ؛ قد يسأل: "لماذا حسابي كبير جدًا؟" "ماذا حدث؟" "ما الخطأ في حسابي؟" ؛ "لماذا يجب علي دفع الكثير؟" تُستخدم هذه المفاهيم على نطاق واسع في مجال إنشاء برامج الدردشة.
كيف نتعرف على النوايا والتعبيرات؟
Chatbots المستخدمة لعزل الكلمات الرئيسية. قل ، إذا كان النص "مستخدم" في النص من المستخدم ، فمن المحتمل أن يشير الاستئناف إلى خدمة الفوترة. لكن يمكن للمستخدم أن يقول: "
لقد رأيت في الفاتورة أنني ربما حصلت على اشتراك خاطئ ." هذا الشخص غير مهتم بالحساب ، فهو يريد اشتراكًا آخر. وعليك أن تخترع كل أنواع قواعد العكازات.
لكن يمكن للمستخدم أن يقلب الجملة ويقول: "
أعتقد أن لدي اشتراكًا خاطئًا ، لأنني لاحظت وجود خطأ في حسابي ." والعكازات الخاصة بك لم تعد تعمل! وقمت بتوسيع هذه القواعد عن طريق تكديس طبقات جديدة من العكازات.
لا تعمل هذه القواعد بشكل مثالي ، وقد قضى المطورون وقتًا طويلاً في وضع اللمسات الأخيرة. تم تحقيق تقدم إضافي فقط من خلال التعلم الآلي. في مجال فهم اللغة الطبيعية (فهم اللغة الطبيعية ، NLU) هناك اتجاه منفصل يعمل على هذه المهمة.
في الوقت نفسه ، تعد NLU جزءًا لا يتجزأ من معالجة اللغات الطبيعية (NLP) - يصف هذا المصطلح كل ما يتعلق بفهم وتوليد الكلام. إن فهم ما يقوله لك شخص ما هو في الأساس تصنيف التعبيرات وفقًا لنية معينة.
صعوبات في تحديد النوايا
واحدة من المشاكل الرئيسية هي وجود تعبيرات "سيئة". لتدريب الخوارزميات ، تحتاج إلى إنشاء تعبيرات النوايا الخاصة بك. على سبيل المثال ، لديك مثل هذه الأمثلة:
لماذا حسابي كبير
جدا ؟
لماذا فاتورتي باهظة الثمن؟
لماذا المبلغ في
حسابي كبير
جدًا ؟
يمكن استخدامها كمدخلات لتدريب أنظمة NLU و NLP. هذه الجمل متشابهة للغاية ، فهي تبدأ بـ "لماذا ...". تحتوي جميع الجمل أيضًا على الكلمات "حسابي" ، بحيث يمكنك استخدام قاعدة بسيطة لتغيير الترتيب ، على سبيل المثال ، حول وجود عبارة "حسابي". بالإضافة إلى ذلك ، في كل مرة يتم فيها ذكر كلمة "so" ، ويمكننا افتراض أنها تشير على وجه التحديد إلى مناقشة الحساب. إذا لم تشرح للخوارزمية ما يهم بالضبط في تحديد هذا النوع من النية ، فلن يعمل نظام البرمجة اللغوية العصبية لديك بشكل جيد.
في الجملة ، "
لماذا على الأرض يجب أن أدفع أكثر بكثير من المعتاد؟ »لا يوجد أي من الكلمات الموضحة أعلاه. لن يتمكن نظام البرمجة اللغوية العصبية من فهم أن الاقتراح ينتمي إلى هذه المجموعة ، إلا إذا كان لديك نية واحدة. ولكن إذا كان هناك العديد من النوايا ، فإن الوضع يصبح معقدًا للغاية.
مجموعة متنوعة من التعبيرات
لذلك ، نحن بحاجة إلى مجموعة متنوعة للغاية من التعبيرات. توليدها ليست مهمة سهلة. للقيام بذلك ، قمت بتطوير إستراتيجيتي للتنويع.
→يدير جزء واحد من نظام NLP مجموعة متنوعة من المرادفات ، بينما يعالج جزء آخر مجموعة متنوعة من ترتيب الكلمات. تتكون معظم أنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) من كتلتين رئيسيتين:
- Word2Vec يحول الكلمات القابلة للتمييز إلى تمثيل متجه.
- شبكة عصبية تلافيفية (SNA) أو شبكة عصبية متكررة (RNS) تعالج ترتيب الكلمات.
تسمح ميزات Word2Vec بالتعرف على خصائص معينة للكلمات ، ونتيجة لذلك ، تكون الكلمات المتشابهة في المعنى قريبة من بعضها البعض. وضعت على محور السيارات "الحجم":
وإذا فعلت كل شيء بشكل صحيح ، يمكنك توزيع هذه الكيانات على محور آخر - البيئة التي يقصد بها هذا النوع من النقل.
لتدريب النظام ، تحتاج إلى معرفة أي مجموعة متنوعة مناسبة لمهمتك وأيها غير ملائمة. لنفترض أنك بحاجة إلى نقل شيء كبير حقًا ، ولا يهم طريقة النقل. بعد ذلك ، على الأرجح ، سيكون هذا النوع مقبولًا:
في حالة أخرى ، قد لا يهم الحجم إذا تم تسليمه عن طريق البر فقط.
Word2Vec يحول الكلمات إلى تمثيل متجه. ثم ينتقل هذا التمثيل إلى شبكة عصبية تدرس ترتيب الكلمات.
استراتيجيتي بسيطة جدا. أولاً نبتكر الكثير من العروض. في حالة الحساب ، لسنا مهتمين بالمرادفات ، ولكن فقط بترتيب الكلمات.
لماذا حسابي كبير جدا؟
حسابي كبير جدا!
في حسابي ، وهو مبلغ الفاحشة!
كلمة "النتيجة" موجودة في أماكن مختلفة من الجملة. نحن نحاول إنشاء أكبر عدد ممكن من الأمثلة بترتيب كلمات مختلف ، دون القلق بشأن كيفية التعبير عن فكرة واحدة بكلمات مختلفة.
ثم تحتاج إلى إضافة مرادفات للتنوع. لنفترض ، في الجملة الأولى ، بدلاً من "
لماذا "
، يمكنك قول "
كيف حدث ذلك ، ... " ، أو "
شرح لي لماذا ... " أو "
أخبرني كيف حدث ذلك ... " ، ثم يمكنك إنهاء الجملة بأي خيار آخر. على سبيل المثال ، "
اشرح لي لماذا يكون الفحص الخاص بك ضخمًا جدًا ".
نقوم بإنشاء قائمة من المرادفات المسموح بها في هذا السياق ، وكتابة برنامج نصي لإنشاء التعبيرات ، والحصول على مجموعة بيانات تدريب جيدة. ثم تحتاج إلى إخبار النظام بشكل صريح بالمرادفات المسموح بها في هذا السياق.
كمال
يبدو لي أن العديد من الشركات تنسى أن روبوت الدردشة الناتج يحتاج إلى تحسين.
خذ الجملة: "
كيف حدث أنني بحاجة إلى دفع الكثير أكثر من المعتاد؟ »هذه الكلمات ليست مدرجة في مرادفاتي ، وترتيب الكلمات مختلف عن تلك المستخدمة سابقًا. لا حاجة لإضافة هذه الجملة كتعبير آخر. أولاً ، راجع ما إذا كان هناك ترتيب كلمات من هذا القبيل ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فقم فقط بإضافة الجملة كترتيب كلمة جديد ، ثم أضف مرادفات. بهذه الطريقة تحصل على مجموعة متنوعة من التعبيرات.
تقييم التعبير المتنوع
كيف تعرف جيدا كيف يعمل كل شيء؟ يمكنك تجربة الجمع بين تمثيلات الكلمات الموجهة في مجموعات من التعبيرات المبسطة ، وتقييم مدى تنوعها.
المقياس بسيط للغاية: نحسب عدد الكتل ونقسمها على عدد التعبيرات. في المتوسط ، مجموعة متنوعة من التعبيرات لديها مستوى حوالي 50 ٪.
من الواضح ، إذا كان التنوع أقل من 20 ٪ ، فأنت لا تعمل بشكل جيد للغاية. من ناحية أخرى ، إذا كان التنوع أعلى من 80٪ ، فمن المحتمل ألا تكون التعبيرات مرتبطة ببعضها البعض ، ومن الصعب جدًا على الخوارزمية إيجاد تركيبة جيدة.
دقة الاعتراف
تعني نتيجة القطار مدى دقة عمل النظام في مجموعة بيانات التدريب. هذا ليس ممتعًا للغاية ، لأنك ستحصل فقط على تقييم لمجموعة بيانات التدريب الخاصة بك. وماذا تفعل بعد ذلك غير واضح.
في هذه الحالة ، يجب أن تكون مهتمًا بتصنيف التعبيرات بشكل غير صحيح. أين حدث كل شيء؟
الجملة "
رأيت في الفاتورة التي من المحتمل أن يكون لدي اشتراك خاطئ " لديها احتمال كبير بالتصنيف بشكل غير صحيح حتى مع الأمثلة التي عرضتها أعلاه.
وإذا رأيت أن الاقتراح تم تصنيفه بشكل غير صحيح ، فأنت بحاجة إلى معرفة كيفية تحسين الموقف.
غالبًا ما يتم اعتبار Word2Vec وشبكة عصبية متكررة مربعات سوداء ؛ يصعب تفسيرها. ولكن لا يزال هناك طريقة واحدة ليست صعبة للغاية. بشكل منفصل لكل كلمة نضيف الضوضاء. وبدءًا في تغيير كلمة ما ، سترى مدى حساسية تعريف هذه الكلمة بالذات.
لذلك نحن نفعل مع كل كلمة في الجملة: إضافة ضوضاء إلى المتجه وتشغيلها من خلال الخوارزمية. إذا كانت النتيجة هي نفسها ، فإن الخوارزمية ليست مهتمة بهذه الكلمة. إذا أصبحت النتيجة مختلفة تمامًا بعد إضافة الضوضاء ، فربما تكون هذه الكلمة مناسبة جدًا.
من خلال تحليل الحساسية بهذه الطريقة ، ستتمكن من فهم أن الهدف قد تم تحديده بشكل خاطئ ، على سبيل المثال ، بسبب كلمة "count". أو ، إذا كانت الجملة تحتوي فقط على عبارة "لماذا ..." ، فربما كانت هي التي أدت إلى مثل هذا التعريف للنية. إذا كان كل شيء في كلمة "يسجل" ، فعندئذ يكون لديك العديد من الخيارات:
- احذف هذا التعبير وسيختفي تعبيرك المصنف بطريقة غير صحيحة.
- أو في مجموعة التعبيرات المرتبطة بالاشتراك ، يمكنك ببساطة إضافة المزيد من التعبيرات بكلمة "count" حتى يبدأ النظام في "فهم" إمكانية حدوث هاتين الكلمتين معًا. وبناءً على السياق ، يجب عليك معرفة ما يحدث ، بغض النظر عما إذا كان حسابًا أم اشتراكًا.
- أو ، على العكس من ذلك ، يمكنك إضافة المزيد من التعبيرات المتعلقة بـ "الحساب" ، ولكن ليس احتوائها ، بحيث يصبح النظام أقل حساسية لـ "الحساب".
تدفقات المحادثة
الشيء التالي ، الذي يهتم به عدد قليل جدًا من الناس ، هو تدفقات المحادثة. كيف يستخدم الناس روبوتك؟ كيف يعملون معه؟ ما الذي يحدث في المحادثة؟ ماذا يفعل معظم المستخدمين؟
يوضح هذا المخطط تطور المحادثة. يمكن أن نرى أن هذا الخيط يستخدم في معظم الأحيان ، وأن الكثير من الناس يحبون هذا الجزء من الروبوت. لكن من الأهمية بمكان معرفة أين تنشأ اللحظات في المحادثة التي تجعل الناس يتوقفون عن استخدام الروبوت: يسألون شيئًا ، ثم يغادرون فجأة.
تحليل العاطفة
من المهم محاولة فهم ما يشعر به الأشخاص عند الدردشة مع روبوت الدردشة. لهذا ، نستخدم تحليل العواطف. إذا كنت تستطيع أن تفهم أن 60٪ أو أكثر من المستخدمين يشعرون بعدم الرضا بعد التحدث مع روبوت الدردشة ، فيجب القيام بشيء ما. لا أعتقد أن أي منصة حوار تأخذ في الاعتبار مثل هذه المعلومات.
في كثير من الأحيان ، تسبب المشاعر السلبية مقترحات لا تبدو سلبية - لقد تم تعلمها للتو من خلال روبوت الدردشة على أساس الرموز التعبيرية. إذا كان لديك جملة ساخرة في مجموعة البيانات ، فهذا يعني أي شيء. يجب ألا يفترض الروبوت أنه مرتبط بمشاعر سيئة ، لأن التعبير يمكن أن يكون محايدًا.
أمثلة الاستخدام
متى تستخدم برامج الدردشة؟ عندما يحتاج عملاؤك إلى إجابة سريعة ، أو لا يريدون تعليقها على الهاتف ، قبل أن يكون المشغل جاهزًا لمساعدتهم.
إذا لم يكن هناك عدد كاف من الموظفين ، فلماذا لا تستخدم روبوت الدردشة للإجابة على الأسئلة الأساسية أو الشائعة بسرعة؟
من المهم للغاية أيضًا معرفة أي مجال من حسابات عملك لمعظم التكاليف ، لأنه بعد ذلك يمكنك توفير الكثير من المال إذا قمت بتحويل هذه المنطقة إلى برامج الدردشة.
ليست الروبوتات أفضل محاورين من حيث العاطفة. إذا اتصلت بخدمة الإنقاذ ، فأنت تريد إجابة مباشرة. ولكن إذا كنت تواجه مشاكل في السيارة أو في حادث صغير ، فأنت تتصل بخدمة السيارة ولا تريد الانتظار طويلًا على الخط ، ثم يمكنك فقط قول: "انفجر الإطار الخاص بي" ، شيء من هذا القبيل. بالطبع ، أنا لا أقصد الحوادث الصغيرة أو الحوادث التي تحدث مع عدد كبير من المصابين ، في مثل هذه الحالات لا يمكن استخدام برامج الدردشة.
وأريد التطرق إلى جانب آخر: تقييم ما إذا كانت بوت الدردشة مناسبة لمهمة محددة. يأتي إلينا العديد من عملائنا ويقولون: "
لدينا مثل هذا النموذج على الموقع ، لماذا لا ننقله إلى chatbot؟ "لكننا نعمل مع النماذج لسنوات عديدة ، ونعتقد أنها فعالة للغاية.
الأشكال بسيطة للغاية ، والناس يعرفون كيفية العمل معهم. لماذا تحويل النموذج إلى روبوت الدردشة؟ بعض تفاعل المستخدم مناسب لـ chatbot ، ولكن من الأفضل في بعض الأحيان ملء النموذج ببساطة لأنه أسهل بكثير.
ولكن هناك حالات أخرى.
على سبيل المثال ، إذا لم تكن الواجهة الرسومية ملائمة جدًا للبحث عن المعلومات ، فقد تصبح واجهة المستخدم التحادثية هي الخرج. بالطبع ، إذا كان لديك تعبيرات "سيئة" ، فلن تعمل روبوت الدردشة. وعادة ما يتم إنشاء مثل هذه التعبيرات من قبل شخص.
الشيء الأكثر أهمية هو تصميم المحادثة. مؤتمر VoiceCon بأكمله مخصص لهذا الموضوع. يجب أن يكون تصميم المحادثة دقيقًا جدًا. وإذا قمت بتصميم جيد ، فيمكنك أن تفلت من الذكاء الاصطناعي عالي الجودة. وهذا أمر محزن إلى حد ما ، لأنه يسبب الفشل في chatbots.
نصائح مفيدة
من المحتمل أن العديد منكم قد شاهد منبثقة على مواقع الويب: "مرحبًا. هل يمكنني مساعدتك بشيء؟ أو "أرى أنك تحاول إرسال خطاب. دعني أساعدك! "
لا تضع برامج الدردشة على الصفحة الرئيسية. لا تفعل ذلك.
لا يمكن استخدام برامج الروبوت هذه إلا بشكل أكثر اعتدالًا إذا لم تشغل الصفحة بأكملها. ثم يبدأ الناس في استخدام الروبوت لأنه يمكن أن يساعدك في العثور على الإجابات. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأنك تحد من نطاق الروبوت ، يصبح تطويره أسهل. ومع ذلك ، فأنت لا تزعج الأشخاص الذين لديهم روبوت لا يحتاجون إليه في الوقت الحالي.
يميل الناس إلى تخصيص chatbot. لا يحبون الروبوتات المتعمدة.
إضفاء الطابع الشخصي على chatbot الخاص بك! حتى إذا أخبرت عملائك في كل مرة أنه روبوت ، فما زال يعطيه بعض الميزات الفردية.
إذا كنت مدير فندق ، فربما تحتاج إلى روبوت دردشة رسمي للغاية يتحدث مثل الخادم: "نعم يا سيدي" ، "شكرًا لك يا سيدي". وإذا كنت شركة اتصالات ، وتقوم بتطوير خطط تعريفة للشباب ، فمن الأفضل استخدام شيء مثل: "يا صديق ، كيف حالك؟"
تذكر دائمًا من هو جمهورك.
إذا كنت أنيقًا ومتسقًا ، فستجذب روبوت الدردشة عملاءك أكثر. حافظ على الاتساق خلال تدفق المحادثة ، لأنه غالبًا ما تسير الأمور على ما يرام في البداية ، وبعد فترة تصبح المحادثة روبوتية جدًا.
من المهم جدًا أن يتواصل chatbot الخاص بك بطريقة تعاونية. والأهمية الكبرى هي الطريقة التي تظهر بها في البداية.
فتح شخص ما روبوت الدردشة الخاص بك لسبب ما. اشرح للمستخدم على الفور أنه يمكنك إجراء روبوت للدردشة. بالإضافة إلى ذلك ، قم بإدارة توقعات المستخدم: قل أنك روبوت ، لأن بعض الأخطاء ستكون عذرًا له.
لا تستخدم عبارات عامة جدا. لا تسأل: "كيف يمكنني مساعدتك؟"
عادةً ما أسأل مثل هذه الروبوتات: "
ساعدني في الفوز باليانصيب " ، أو شيء من هذا القبيل. لذلك دع الروبوت يتواصل بوضوح وبساطة.
من المهم حقًا - ومن الصعب - التعامل مع نقل المبادرة في محادثة.
عندما نتواصل مع بعضنا البعض ، فإننا نستخدم إشارات مرئية تتيح لنا أن نفهم: "
حان الوقت للتحدث ". لكن الدردشة صعبة التنفيذ. من الضروري أن يوضح للمستخدم أن الروبوت الآن ينتظر ما يكتبه إليه الشخص. على سبيل المثال ، طلب برغر ، ويمكن أن يسأل الروبوت: "
هل تريد المزيد من البطاطس المقلية؟ "
من المهم جدًا استخدام اللغة البشرية في برامج الروبوت.
المحادثة الجافة مزعجة للغاية. استخدم هوية الروبوت لجعل المحادثة أكثر تصديقًا.
من المغري للغاية البدء في تأكيد أو التحقق من التأكيدات طوال المحادثة مع العميل.
لكنه أمر مزعج إذا كان الروبوت يسأل باستمرار: "هل كل شيء على ما يرام؟" أو "صحيح؟" أو "لقد طلبت برغر ، أليس كذلك؟" لا تفعل هذا في chatbot الخاص بك!
هذا مسموح به فقط عندما يكون ذا صلة حقًا. على سبيل المثال ، في نهاية المحادثة ، أضف: "
جيد. الآن عليك أن تدفع برجر مع البطاطس والشراب. هل هذا صحيح؟ »الطريقة الأنيقة للقيام بذلك هي الحصول على تأكيد مدمج. إذا طلبت برجر ، فقد تسأل: "
جيد. هل تريد البطاطس المقلية الخاصة بك؟في مرحلة ما ، قد يسيئ الروبوت فهم شيء ما. بالإضافة إلى ذلك ، يميل الناس إلى ارتكاب الأخطاء. في بعض الأحيان تطلب شيئًا
وتفكر فيه : "
حسنًا ، ربما سأحصل على لحم الخنزير المقدد الثلاثي بدلاً من ذلك ، هذا أفضل ." لذلك ، يجب على المطور التأكد من أن chatbot قادر على التعامل مع هذا. يجب عليك إنشاء تدفق محادثة لفهم أنه في هذه المرحلة من المحادثة نريد تغيير الترتيب.
صمم الخيوط القوية ضد أخطاء المستخدم لأن الناس يرتكبون الأخطاء باستمرار!
النقطة المهمة هي تذكير شخص ما قليلاً ، ولكن التواصل مع الأشخاص الذين يعتذرون باستمرار أمر مزعج للغاية. لذلك لا تدع روبوت الدردشة يعتذر كثيرًا. تجنب الاعتذار ، واقترح الحلول. قل: "
لم أفهم. يمكنك إعادة صياغة؟ "إذا ارتكبت بعض الأخطاء ، فيمكنك إخبار المستخدم:"
أنت تطلب شيئًا لا أفهمه. يمكنك طلب برجر وبطاطا ومشروبات مني ".
المستقبل
اجعل من السهل على العميل إنشاء chatbot بتصميم محادثة جيد. إذا ارتكبت خطأ ، فحاول إصلاحه. بصراحة ، لا يزال تمتص chatbots. ولكن يمكنك إنشاء روبوتات الدردشة التي ستنجح حقًا ، قم ببعض الأعمال من أجلنا. يجب أن نقترب من هذا بشكل صحيح.
رأي الخبراء
والآن نريد أن نطلعكم على رأي خبير من شركتنا حول الأفكار والنصائح الموضحة هنا.
نيكولاي كنيازيف ، أخصائي التعلم الآلي في Jet Infosystems :
خطاب المؤلف مكرس لما يحتاج المطور إلى معرفته من أجل إنشاء روبوتات دردشة ناجحة. الموضوع مثير للاهتمام ، العديد من النقاط لا تكمن على السطح. ومع ذلك ، يجدر أن نفهم أنه من وجهة نظر الخوارزميات ، فإن نظرة عامة على الطرق عامة تمامًا ولا يوجد أي مؤشر على تنفيذها.
على سبيل المثال ، يتم تقديم مثال مع Word2vec ، لكن لا يتم ذكره حول الطرق الأخرى لتوجيه الكلمات ، على سبيل المثال ، Glove ، Fasttext. هناك طرق مختلفة لتصنيف النص (من حقيبة الكلمة إلى RNN و CNN) ، لكن لا توجد مقارنات أو مكتبات يتم تنفيذها فيها (على سبيل المثال ، بالنسبة لبيثون ، فهذه هي Keras ، Scikit-Learn ، إلخ). تم تفويت نقطتين مهمتين من المراجعة العامة. أولاً ، المواصفات الإقليمية: ستكون الطرق المختلفة ناجحة للغات المختلفة. وتنفيذ اللغة الإنجليزية هو بالتأكيد ليست مناسبة للغة الروسية. على الرغم من وجود تطورات في بلدنا ، على سبيل المثال ، bigARTM أو مبنى Taiga ، على أساس أنه من الممكن تدريب Word2vec المذكور.
جانب آخر هو مفهوم استخدام bot: bot one-shot (اختيار شقة ، حل مشكلة) أو الاستخدام المستمر (جزء من عملية العمل). في الحالة الأولى ، في الواقع ، يتم تذكر مشاعر التواصل وكل ما تحدث عنه المؤلف. في الثانية ، ينتظر الناس على وجه التحديد "بندقية كلاشينكوف الهجومية" بحيث تؤدي وظائفها دون أسئلة إضافية ، ويتعلمون ببطء أقصر الطرق لاستخدامها. وهنا ليس اللون العاطفي الذي يحتل مكان الصدارة ، بل تجربة المستخدم ، لأنه حتى الآن تتكيف الشبكات العصبية في أذهاننا مع الواقع بشكل أسرع بكثير من نظيراتها في الغدة.