قالب وردپرس درنا توس
Home / Teknologi Baru / Bagaimana pemrosesan bahasa alami mengubah permainan – Berita Teknologi, Firstpost

Bagaimana pemrosesan bahasa alami mengubah permainan – Berita Teknologi, Firstpost



Dengan Artificial Intelligence (AI) merevolusi semua aspek bisnis dan kehidupan sosial, perusahaan mengintegrasikan percakapan AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan lintas saluran mereka. Gartner memprediksi bahwa lebih dari 50 persen bisnis akan memilih chatbots sebagai saluran pilihan daripada aplikasi seluler tradisional.

  Representasi gambar

Representasi gambar

Teknologi di jantung munculnya Chatbot tentu saja pemrosesan bahasa (NLP). Chatbots yang terinfeksi NLP yang dirancang untuk meniru percakapan manusia telah mencapai puncak harapan siklus Gartner dan berada di jalur pencerahan dan produktivitas.

Dengan semakin banyak orang menggunakan obrolan untuk berkomunikasi, chatbots menjadi sangat penting dan cepat menjadi tren bagi konsumen yang diberdayakan secara digital. NLP menawarkan chatbots cara untuk memahami dan menafsirkan pengguna dalam bahasa mereka sendiri untuk memberikan pengalaman percakapan yang lebih mendalam.

Blok bangunan dasar dari chatbots

Chatbots memiliki antarmuka percakapan front-end B. di Facebook Messenger, Slack, Skype, dll, menggunakan NLP untuk mengurai logika pengguna dan percakapan.

Pertama, chatbots perlu memahami input pengguna. Ini dapat dicapai dengan teknik dasar pencocokan pola atau teknik klasifikasi maksud lanjutan menggunakan pembelajaran mesin (ML).

Teknik pencocokan pola membutuhkan daftar pola input yang mungkin. Mereka mudah dibaca dan dipelihara. Masalahnya adalah bahwa mereka dibuat secara manual dan tidak diskalakan dalam kasus penggunaan nyata.

Pendekatan klasifikasi maksud bergantung pada teknik pembelajaran mesin dan Anda memerlukan berbagai ekspresi pengguna untuk melatih penggolong.

Pengguna mengatakan dapat menghasilkan respons berdasarkan masukan dan konteks percakapan saat ini. Cara termudah adalah membuat respons statis untuk setiap input pengguna. Pendekatan lain adalah menggunakan basis pengetahuan untuk menghasilkan respons dinamis berdasarkan konteksnya. Chatbots datang dengan tingkat kecerdasan yang berbeda

Cara kami menggunakan chatbots dan metode merespons perubahan pengguna. Awalnya, mereka harus memberikan jawaban yang telah ditentukan yang dibuat seperti yang dijelaskan di bagian sebelumnya.

Pendekatan yang lebih maju adalah menggunakan metode generatif untuk melatih model generatif dan mendapatkan daftar jawaban potensial untuk jawaban yang paling tepat. Algoritma pembelajaran mendalam berarti bahwa chatbots dapat belajar dari setiap interaksi dan mengintegrasikan umpan balik ini untuk terus meningkatkan kinerjanya. Siklus peningkatan berkelanjutan ini berarti bahwa mereka berevolusi seiring waktu.

Chatbots berdasarkan model generatif lebih pintar, tetapi Anda membutuhkan jutaan contoh data percakapan yang bermakna untuk mencapai kualitas yang layak. Ini adalah bidang penelitian yang sangat menjanjikan yang memberi harapan bahwa bot bisa meniru orang dengan lebih baik.

Memahami Lanskap Penyedia Sebelum Implementasi

Dalam praktiknya, chatbots bersifat berorientasi pada tujuan atau percakapan. Chatbot yang ditargetkan atau transaksional membantu pengguna melakukan tugas tertentu, seperti memesan tiket atau memesan makanan.

Obrolan dalam percakapan, bagaimanapun, tidak selalu memiliki niat yang jelas. Ini berfokus pada percakapan domain terbuka dengan pengguna dan tidak perlu mengingat seluruh konteks konteks.

Untuk membuat chatbot yang sukses, pasar dibanjiri berbagai platform dan alat dengan berbagai tingkat kompleksitas dan kecerdasan percakapan dan kemampuan integrasi. Raksasa teknologi terkemuka seperti IBM, Google, Microsoft, Amazon, Facebook berinvestasi di bidang ini untuk menyediakan NLP, bot & kerangka kerja AI, platform pengiriman, dan platform layanan.

Yang paling umum adalah Dialogflow (Google, ex API.ai), Amazon Alexa, Luis.ai (Microsoft), Wit.ai (Facebook), dan IBM Watson

Ada banyak aspek yang perlu dipertimbangkan ketika menerapkan bot obrolan. Penting untuk menemukan platform yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda. Open source NLP libraries seperti SpaCy dan AllenNLP tersedia untuk perusahaan yang lebih memilih solusi chatbot yang dikustomisasi.

Singkatnya, chatbots akan merevolusi desain antarmuka pengguna. Dengan chatbots dan otomatisasi cerdas meningkat, perusahaan harus melihat chatbots NLP-infused untuk penghematan biaya, efisiensi operasional, dan meningkatkan pengalaman pelanggan di seluruh perusahaan.

Penulis adalah arsitek utama di Persistent Systems. 1

9659024]! Fungsi (f, b, e, v, n, t, s) {if (f.fbq) kembali; n = f.fbq = function () {n.CallMethod?
n.callMethod.apply (n, argumen): n.queue.push (argumen)}; if (! f._fbq) f._fbq = n;
n.push = n; n.loaded =! 0; n.version = & # 39; 2.0 & # 39 ;; n.queue = []; t = b.createElement (e); t.async =! 0;
t.src = v; s = b.getElementsByTagName (s) [0]; s.parentNode.insertBefore (t, s)} (window,
Dokumen, & # 39; skrip & # 39;, & # 39; https: //connect.facebook.net/en_US/fbevents.js');
fbq (& # 39; init & # 39;, 452121391598220 & # 39;); // Masukkan ID Pixel Anda di sini.
fbq (& # 39; track & # 39;, & # 39; PageView & # 39;);

Source link