Язык - это простой и естественный способ самовыражения человека. К сожалению, это также трудно понять машинам. Хотя существуют технологии, помогающие преодолеть коммуникационную пропасть, внезапность, с которой чат-боты прорываются на сцену, означает, что инструменты обработки естественного языка (NLP) для чат-ботов не соответствуют текущим потребностям и требованиям. Проблемы, с которыми сталкивается разработчик чат-бота, отличаются от других потребителей технологии НЛП. Создание специализированных решений - сложная задача, требующая владения многими лингвистическими темами и темами машинного обучения. В ближайшем будущем разработчики чат-ботов смогут легко интегрировать передовые знания языков в свои творения. Я надеюсь участвовать в этом процессе. Но нас сегодня нет.
Итак, как чат-бот может использовать крутые техники НЛП прямо сейчас, не имея опыта в этой области? В этой и будущих статьях я надеюсь осветить некоторые из простых в использовании методов автоматизированного понимания языка, доступных сегодня. А изюминкой ценности, простоты использования и простоты является обнаружение настроений.
Анализ настроений
В НЛП мы используем сантименты для обозначения положительных или отрицательных эмоций, которые человек выражает на своем языке. Он может быть измерен категориально (отрицательно) или численно (-1,2). Это может быть измерено на уровне высказывания или применительно к конкретной сущности или теме. Его можно рассчитать с помощью любого количества алгоритмов, но с точки зрения пользователя программного обеспечения для анализа текста, вы предоставляете текст программе и получаете обратно информацию о настроении.
Почему разработчики чат-ботов должны волноваться?
Когда вы разрабатываете разговорные пути своего чат-бота, вас в первую очередь интересуют темы разговора. Какие вопросы задаются, когда и какие ответы имеют смысл? Ветви в дереве разговоров, как правило, относительно легко определить: есть много способов попросить чат-бота назначить встречу, но не бесконечное количество. И определенные ключевые слова продолжают повторяться. С другой стороны, способы выражения недовольства пользователя практически безграничны. Моя собственная работа по генерированию тональности фраз произвела более 100 000 слов только на английском языке.
Конденсация полярности сотен тысяч фраз, знаний об отрицании и интенсификации, компоновки предложений и других лингвистических тем в одно числовое значение является мощным примером сопоставления свободной сложности естественного языка с числовыми и категориальными структурированными данными, которые питание современных компьютеров. Переходя к простому номеру, вы можете очень быстро заставить чат-бота разумно реагировать на психическое состояние пользователя. Используя сантименты, человек и машина могут взаимодействовать с удобной для них репрезентацией.
Очевидный вариант использования - работа с недовольными пользователями. Это может быть перенаправлением их к человеку, если бот не может удовлетворить их потребности. Или иногда простое извинение может помочь облегчить негативные чувства. Выражение благодарности, когда пользователь доволен, и сожаления, когда он не доволен, делает чат-бота более естественным собеседником.
Это также возможность поучиться у ваших клиентов. Одни темы волнуют ваших пользователей больше, чем другие? Некоторые предложения заставляют их ворчать? Журналы чат-бота - отличный способ узнать о ваших пользователях, но их сложно добыть. Настроение может помочь указать вам на более широкие закономерности в данных или направить вас к выбросам.
Доступно множество вариантов настроения, от коммерческого до открытого. Ваши конкретные потребности в производительности, масштабируемости, настраиваемости, поддержке и простоте помогут вам сделать правильный выбор. Что бы вы ни выбрали, после интеграции для ваших чат-ботов откроется новое измерение интерактивности. Станет доступным новый способ понимания взаимодействий ваших пользователей. Разработчики стремятся создавать чат-ботов, с которыми человеку нравится общаться, а чувствительность к эмоциональному состоянию вашего партнера - признак хорошего собеседника.
Чтобы узнать больше о чат-ботах, посетите блог моей компании по адресу lexalytics.com/lexablog.
