CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： Odigo的 Steven Harris 和Sabio的 Stuart Dorman 解釋了聊天機(jī)器人使用的一些算法。
聊天機(jī)器人使用什么算法？
Stuart Dorman (Sabio)
在構(gòu)建、開發(fā)和運(yùn)行聊天機(jī)器人的過(guò)程中使用了幾種算法。
您需要做的第一件事是，如果您的聊天機(jī)器人支持語(yǔ)音，您需要理解自然語(yǔ)言語(yǔ)音并將其轉(zhuǎn)換為文本。所以語(yǔ)音識(shí)別是這個(gè)過(guò)程的第一步。
然后，該過(guò)程的第二階段是采用自然語(yǔ)言處理，這是一組單獨(dú)的算法，旨在首先解釋意圖，即客戶聯(lián)系的原因，然后提取有用的來(lái)自對(duì)話的信息片段，通常稱為實(shí)體。
所以這些可能是姓名、郵政編碼、地址等任何有助于推動(dòng)對(duì)話取得成果的東西。
此外，您可能擁有與您的行業(yè)相關(guān)的特定分類法。因此，如果您是保險(xiǎn)公司或旅游公司或類似的公司，可能會(huì)使用某些語(yǔ)言。所以流程的第三步是對(duì)話管理。這就是您創(chuàng)建對(duì)話并引導(dǎo)客戶獲得結(jié)果的地方。
所以這是你設(shè)計(jì)你要問(wèn)的問(wèn)題和你對(duì)某個(gè)問(wèn)題的回答的地方。這里經(jīng)常使用機(jī)器學(xué)習(xí)，例如，您可以使用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以便提供一些示例問(wèn)題。
然后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以以此為基礎(chǔ)來(lái)理解人們提出問(wèn)題的數(shù)十萬(wàn)種不同方式，而無(wú)需您對(duì)這些步驟中的每一個(gè)步驟進(jìn)行預(yù)編程。
然后該過(guò)程的最后一步是獲取該信息。如果您有基于語(yǔ)音的聊天機(jī)器人，請(qǐng)通過(guò)合成語(yǔ)音或文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音將信息反饋給呼叫者。
再一次，我們?cè)絹?lái)越多地看到機(jī)器學(xué)習(xí)在這里被用來(lái)創(chuàng)造更自然的聲音來(lái)回放給客戶。學(xué)習(xí)不同的語(yǔ)調(diào)方式、不同的表達(dá)方式等，不同的完成句子的方式，使其聽起來(lái)盡可能自然。
所以這只是典型語(yǔ)音或聊天機(jī)器人中使用的一些算法的一個(gè)例子。
Steven Harris (Odigo)
Steven Harris (Odigo)
因此，當(dāng)您向聊天機(jī)器人發(fā)出查詢時(shí)，它需要理解并確信自己理解了該查詢。聊天機(jī)器人使用算法來(lái)做到這一點(diǎn)。有不同類型的算法具有不同的強(qiáng)度。
因此，例如，需要處理各種查詢的聊天機(jī)器人必須擅長(zhǎng)將文本和單詞分類到特定類別，這樣它們才能縮小可能的響應(yīng)范圍。
一種流行的算法類似于Naive Bayes，它也很擅長(zhǎng)確定聊天機(jī)器人對(duì)其預(yù)測(cè)的信心。
還有其他算法擅長(zhǎng)識(shí)別查詢的主題，例如擅長(zhǎng)處理文本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
自然語(yǔ)言處理對(duì)于聊天機(jī)器人來(lái)說(shuō)絕對(duì)是關(guān)鍵，因?yàn)樗鼪Q定了機(jī)器人如何理解和解釋單詞。但它也旨在學(xué)習(xí)人類語(yǔ)言的復(fù)雜性，包括語(yǔ)法、情感、意圖等。
當(dāng)你實(shí)現(xiàn)一個(gè)聊天機(jī)器人時(shí)，你需要非常清楚它的目的，這樣你就可以選擇一個(gè)使用最合適的算法類型的機(jī)器人。
聲明：版權(quán)所有 非合作媒體謝絕轉(zhuǎn)載
原文網(wǎng)址：https://www.callcentrehelper.com/what-algorithms-do-chatbots-use-206346.htm
