Начальное руководство
Хотите знать, как работают чат-боты? Говоря простым языком, они выполняют три простых шага: понимают, действуют и отвечают. Вначале чат-бот обрабатывает сообщение пользователя. Затем чат -бот действует в соответствии с рядом алгоритмов, с помощью которых он интерпретируют то, что сказал пользователь. И, наконец, чат-бот выбирает из ряда подходящих ответов один нужный. Чат-бот можно запрограммировать так, чтобы каждый раз он реагировал одинаково на определенные ключевые слова и по-разному на разные.
Чат-боты используются для имитации реальных человеческих разговоров. Вы, вероятно, уже сталкивались в интернете с одним из таких автоматов, например, в мессенджере фейсбука. Чат-боты настроены на обработку сообщений на естественном языке.
Почему чат-боты важны для обслуживания клиентов
Чат-боты позволяют автоматизировать обслуживание клиентов, не загружая службу поддержки клиентов или продавцов. По данным «Форбс» 60 % миллениалов использовали чат-боты при совершении покупок, и 70 % из них сообщили о положительном опыте. Многие компании делают доступными для своих клиентов чат-боты, которые отвечают на вопросы или помогают решить проблемы покупателей, но некоторые используют технологию чат-ботов на более глубоком уровне. «Эсте Лаудер» использует чат-бот, встроенный в мессенджер фейсбука, для распознавания лиц, чтобы выбрать правильный оттенок тонального крема для своих клиентов, а «Эйрбиэнби» использовала виртуальный помощник «Амазон Алекса», чтобы приветствовать гостей и знакомить их с местными достопримечательностями и ресторанами.
Чат-боты полезны для разговорных целей, если приложение не может выполнить действие, потому что для решения проблемы необходимо ввести несколько переменных. В других случаях чат-бот упростит задачу клиента, предоставляя самое простое и прямое решение вопроса.
Текущее состояние технологии чат-ботов
Когда появились чат-боты, их значение сильно преувеличивали. Полагали, что приложения отомрут, потому что их заменят чат-боты. Нередко можно было увидеть статьи с такими заголовками, как «Вот как чат-боты убьют 99 % приложений».
В то время статистика подтверждала шумиху. Мессенджер фейсбука в 2016 году преодолел отметку в 1 млрд. пользователей, и тогда же он представил свой Bots API, который может похвастаться более чем 100 000 ботов. Западные разработчики приложений также были очарованы такими приложениями, как китайский WeChat, гораздо более иммерсивная платформа для обмена сообщениями, чьи боты способны выполнять множество задач, таких как вызов такси или назначение встреч.
Тем не менее, существует большое отличие восторга перед чат-ботами от реализации работающих чат-ботов. Чтобы пользователи могли комфортно взаимодействовать с чат-ботом, он должен быть простым в использовании и эффективно выполнять свою работу. Это не просто, и разработчики и инвесторы часто сталкиваются с трудностями при запуске чат-бота.
Как работают чат-боты
Любая система или приложение, которые полагаются на способность машины анализировать человеческую речь, скорее всего, сталкиваются с такими сложностями, как метафоры и сравнения. Поскольку чат-боты сильно зависят от обработки естественного языка, они также ограничены возможностями этой обработки. Понятно, что пользователь будет терпеть чат-бота только в том случае, если он ускорит общение и упростит задачу.
Другой проблемой является сама человеческая речь. Чат-боты пытаются имитировать разговоры, но большинство разговоров не являются линейными: обсуждения возобновляются, есть второстепенные темы или обсуждается несколько тем одновременно. Такой разговор сложно алгоритмизировать.
Один из лучших способов улучшить чат-бота — это постоянно обучать его и заставлять реагировать на различные действия человека. Чем больше данных вы передаете чат-боту, тем лучше он может адаптироваться к человеческой речи и всем ее особенностям, и тем лучше у вас получается вести естественный разговор, похожий на разговор с человеком. Успешные чат-боты полагаются на понимание контекста, изменение намерений и их распознавание.
Понимание контекста для обучения чат-ботов
Понимание контекста — это способность запоминать и отслеживать различные аспекты разговора, включая место, время и предпочтения, а затем объединять все входные данные, чтобы нарисовать картину разговора. Точно так же, как люди используют окружающий контекст для информирования о своих взаимодействиях, чат-ботам также нужна контекстная информация для поддержания эффективного разговора.
Вариант намерения для обучения чат-бота
Чтобы понять вариации намерений, важно сначала понять, что такое намерения при обработке естественного языка. «Намерение» относится к цели ввода данных пользователем в модель, такую как чат-бот или поисковая система. Например, если на веб-сайте ресторана есть чат-бот, клиент может использовать его, чтобы узнать о часах работы.
Вот тут-то и появляются различия в намерениях, потому что люди по-разному выражают одно и то же намерение. Клиент может сформулировать свой вопрос так: «Когда вы работает?», «С какого часа и до какого вы работаете?», «Ваши рабочие ?», «Когда ресторан открывается?», «Во сколько ваш ресторан открывается и закрывается?». Чат-бот должен понимать, что эти вопросы являются разными способами выражения одного и того же намерения и должен информировать покупателя о часах работы магазина независимо от того, как сформулирован вопрос.
Распознавание намерений для обучения чат-ботов
Распознавание намерений — это способность извлекать соответствующую информацию из каждого слова и предложения и понимать намерение и значение, стоящее за ним. Это позволяет пользователям использовать длинные сложные предложения, потому что чат-бот способен понимать и извлекать несколько намерений. Такие сложные функции требуют надежной основы обработки естественного языка, которая может поддерживаться только высококачественными обучающими данными. Известные компании могут предоставить высококачественные обучающие данные и все, что нужно вашей компании для развертывания эффективного бота.
