Bot có cần Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) ?

Một trong những điều thú vị nhất về sự nổi lên của chatbot là sử dụng trí thông minh nhân tạo — đặc biệt là học máy — để thực hiện các nhiệm vụ mà không đội quân thực tập hay một đội quân các chuyên gia có thể sánh kịp, bằng cách phân tích hàng tỷ cuộc trò chuyện của đám đông với toán học lạnh. Tuy nhiên, bất cứ ai trò chuyện với một vài chương trình biết sự thất vọng thường xuyên: Điều này không hiểu những gì tôi đang nói.
Có hai loại chatbots cơ bản vào đầu năm 2017, trong khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên vẫn đang học để hiểu bài phát biểu của con người: Các chương trình có nguy cơ cố gắng phân tích bất cứ thứ gì bạn nhập vào chúng và các chương trình giới hạn đầu vào của bạn cho một vài nút tùy chọn an toàn. Octane AI, công ty xuất bản Tạp chí Chatbots, hiện đang lựa chọn cách tiếp cận nút. Nhưng tất nhiên chúng tôi tự hỏi mình: Có phải là doomed?
Các nhà phát triển Bot sẽ cho bạn biết rằng nó phụ thuộc vào những gì mà bot của bạn đang cố gắng thực hiện. Về lý thuyết, một bot có trình độ ngôn ngữ người lớn ở người lớn sẽ rất tuyệt. Trong thực tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên — NLP cho bất cứ ai ở hiện trường — vẫn chưa có. Nhưng trong bối cảnh phù hợp với các ứng dụng phù hợp, NLP có thể tạo ra một giao diện dễ sử dụng hơn cho các tính năng và dịch vụ. Hơn nữa, một bot được trang bị NLP có thể cung cấp cho con người ở đầu kia cảm giác rằng họ đang có một cuộc trò chuyện, chứ không phải là lúng túng qua các trình đơn phần mềm tẻ nhạt trong một phần khác của cuộc đời họ — trước tiên nó là nhà sản xuất cà phê, bây giờ là Facebook ?
Marcellus Gaag là CEO của nhà phát triển chatbot Sodima Solutions, phát triển một chatbot với NLP cho trang web của một chiến dịch chính trị đại học đại học (nhìn vào góc dưới bên phải). “Bots dường như cá nhân hơn vì khả năng của NLP”, ông nói. Thay vì cố gắng để bot trả lời mọi câu hỏi có thể tưởng tượng được, chiến dịch này đã tập trung vào hai lĩnh vực mà sinh viên muốn nói đến nhất — chiến dịch, và cuộc trò chuyện nhỏ của sinh viên — và để tích hợp bot vào trang web của họ theo cách bổ sung .
“Khách hàng của chúng tôi có thể làm cho trang web của họ ít hơn nhiều nội dung và tập trung nhiều hơn vào hành động kêu gọi hành động”, Gaag nói. “Sinh viên tham gia chiến dịch nói rằng ‘vui vẻ’ nói chuyện với bot.”
NLP làm việc như thế nào?
Nói một cách đơn giản, phần mềm NLP không tìm kiếm các từ khoá trong văn bản của bạn, giống như một công cụ tìm kiếm. Nó sử dụng kiến ​​thức về cấu trúc câu, thành ngữ, và sự nhận dạng khuôn mẫu của máy để cố gắng kết hợp những gì bạn nói với một ý định “đã được phân loại”, có nghĩa là bot đã được lập trình để xác định những điều người ta muốn từ nó, và hành động theo họ. Điều này liên quan đến bốn lĩnh vực khác nhau của AI — xem NLP của chúng tôi cho một giới thiệu là gì. (Chúng tôi sẽ giải thích thêm về AI và NLP trong tương lai.)
Phạm vi của tất cả các ý định của con người là rất nhiều cho một bot để giải quyết. Nhưng bot của bạn không cần. Nhóm của Gaag đã giữ nó ở mức dưới ba chục điểm:
Bất cứ khi nào một ý định được “phân loại” và sử dụng trong một cuộc trò chuyện, bot có thể cung cấp một hành động hoặc phản ứng nhanh. Bot này được huấn luyện với 20 ý tưởng nói nhỏ (ví dụ yêu cầu: “kể cho tôi một câu chuyện đùa”, “bạn đang làm gì?” Hoặc những thứ ngu ngốc như “bắt tôi bên ngoài”) và 12 ý định cụ thể được đào tạo đặc biệt cho điều này khách hàng. Đây không phải là rất nhiều ý định phân loại, nhưng nó là đủ để giải quyết một vấn đề thích hợp cho một chiến dịch và nó cho người dùng sự hài lòng ngay lập tức.

NLP hoạt động tốt để thảo luận một chủ đề tập trung
Bằng cách tích hợp bot vào trang web của họ, các ứng viên có thể sử dụng một trang web khi đó tốt nhất — chẳng hạn như các tuyên bố nền tảng lâu dài — và để cho các bot phục vụ như là một loại nhân cách phía trước bàn làm việc. Nó đã không cố gắng để hiểu và trả lời bất cứ điều gì và tất cả mọi thứ sinh viên gõ vào nó, để nó có thể tập trung vào các chiến dịch và có câu trả lời sẵn sàng cho nhàn rỗi banter.
NLP làm việc ở đâu?
Thêm ngôn ngữ tự nhiên cho các miền đơn giản là quá mức cần thiết,
Dennis Thomas, CTO tại NeuraFlash, phát triển các công cụ AI tích hợp vào Salesforce. Ông là một nhà khoa học máy tính đã làm việc trong nhiều năm với Nuance, nhà sản xuất loạt ứng dụng giao diện thoại thoại hàng loạt của Dragon. Thomas cho biết NLP có thể là một sai lầm trong ngữ cảnh sai: “Khi bạn có một phương tiện trực quan và các nút có thể thực hiện nhiệm vụ này bằng một vài cú nhấp chuột (nghĩ rằng dễ dàng sắp xếp lại), ngôn ngữ tự nhiên mở không làm cho cuộc sống của người sử dụng dễ dàng hơn. “

Tuy nhiên, con người dường như đã sẵn sàng để mua hàng tại các menu với hơn 5 đến 7 tùy chọn khác nhau, mặc dù (một giới hạn nhấn mạnh trong hướng dẫn giao diện người dùng cũ của Apple dành cho các lập trình viên, nhưng hầu hết các nhà sản xuất phần mềm đều lờ đi). Thay vì cho khách hàng ngân hàng 31 lựa chọn ngay lập tức, một chatbot có thể lấy đi sự nhầm lẫn và mơ hồ của khách hàng bằng cách yêu cầu họ nói với họ điều họ muốn, như một nhân viên ngân hàng con người phía sau cửa sổ tại văn phòng chi nhánh. Nó hoạt động trong ngân hàng cá nhân, bởi vì có một số lượng hạn chế các giao dịch mà ngân hàng dự kiến ​​sẽ thực hiện.
Thomas nói rằng câu hỏi lớn hơn nữa là: Bạn đang làm gì với bot của bạn? “NLP trong một chatbot cho các nhiệm vụ tự phục vụ truyền thống (như ví dụ ngân hàng của bạn) là ví dụ yêu thích của mọi người”, ông nói. “Một nơi mà NLP là một chiến thắng lớn là khi mục tiêu của bot là tập trung vào việc giúp người dùng khám phá ra các sản phẩm hoặc mua sắm. Tìm đúng sản phẩm thông qua cuộc hội thoại (‘Bạn có áo khoác mùa đông của đàn ông, hoặc là lông cừu hoặc áo gió) để giúp thúc đẩy mục tiêu của người dùng, cũng như tiêu chí sản phẩm để phù hợp với khoảng không quảng cáo của công ty. Mô hình khám phá này áp dụng cho các sản phẩm, phương tiện truyền thông (bài hát, phim ảnh), kỳ nghỉ vv … Các bot có thể giúp các tùy chọn bề mặt nhanh chóng bắt đầu, lái xe đến một cuộc gọi để mua khi người dùng đã sẵn sàng để kích hoạt.
Vivek Ramesh, một kỹ sư và một doanh nhân với một số công ty mới thành lập, nói rằng không phải mọi thứ hoạt động tốt như một bot: “Một bot đặt chỗ bay sẽ hỏi quá nhiều câu hỏi và điều này đánh bại mục đích đơn giản. Đặt vé tàu, đặt vé xe buýt, đặt vé máy bay, đặt phòng khách sạn, đặt hàng thực phẩm tốt nhất sẽ được xử lý bởi các ứng dụng. NLP phù hợp nhất cho những trường hợp mà các cuộc đối thoại là con đường để đi. Ví dụ: bạn đã đặt hàng một sản phẩm trên Amazon và bạn có một số vấn đề với mặt hàng giao hàng. Thật là tự nhiên khi bạn nói chuyện với ai đó, nói rằng ‘Này, tôi bị lỗi, đó có phải là điều bạn có thể khắc phục không?’ Theo truyền thống, mọi người sẽ sử dụng email hoặc cuộc trò chuyện trực tiếp về điều này nếu có. Bots sẽ là một trường hợp sử dụng vững chắc cho điều này. “

Dịch vụ khách hàng bán lẻ là một ứng dụng tự nhiên cho NLP
NLP cũng hoạt động nơi mà các phản hồi của người dùng nằm trong một ngữ cảnh hoặc hình thức hẹp, nhưng có khả năng không giới hạn. Bô xe buýt của Bác Sĩ Bus ở Singapore nói với bạn: “Tôi sẽ hiểu nếu bạn cho tôi biết số xe buýt và mã điểm dừng xe buýt, ví dụ: ‘Xe buýt 64 ở 60121’ “. Đó là một công việc hoàn hảo cho một bot dựa trên văn bản. Một giao diện nút cho các tuyến xe buýt và thời gian, hoặc một cây của các trang Web, là sự bận rộn của người đi xe máy ở nhiều thành phố. Thay vì phải đi đến một trang Web bằng một mẫu điện thoại của họ, tại sao không cho phép người vận chuyển nhập số tuyến đường vào Messenger? Câu trả lời của Bác Sĩ Bus Bus sẽ không bị mất nếu cửa sổ điện thoại của bạn biến mất.
Tại Sao Chat? Bởi vì người ta tin tưởng nó
Vasili Shinkorenko, người sáng lập và giám đốc điều hành của BotCube (người tổ chức danh sách các bots tuyệt vời trên GitHub) cho biết NLP đã chứng minh được phổ biến với khách hàng về quản lý chi phí vì một lý do hấp dẫn:
“Chúng tôi sử dụng rất nhiều công cụ quản lý tài chính cá nhân: ứng dụng, Google Trang tính, Excel, Notes, v.v … Nhưng không ai trong số họ có thể dễ dàng nhắc nhở chúng tôi theo dõi chi phí đúng và đúng thời hạn. Nó có thể được giải quyết bằng cách sử dụng AI và chương trình. Nó giống như trò chuyện với bạn của bạn, khi anh ta hỏi bạn có bao nhiêu chi tiêu cho việc này. Bạn không ngần ngại trả lời những tin nhắn này, và đó là những nhắc nhở và thông báo hiệu quả nhất, bởi vì ứng dụng nhắn tin là một không gian rất thân mật và đáng tin cậy. “
Ông nói, các chương trình mà ông có thể nói chuyện với công việc để đưa ra lời khuyên theo cách mà hầu hết mọi người sẽ không chấp nhận từ một trang web hoặc một người bạn mặt đối mặt. Một chatbot có thể chỉ ra rằng bạn đang vượt qua ngân sách hàng tháng của bạn mà không được nói với tâm trí kinh doanh riêng của mình. “Mọi người cần [lời khuyên này] để đưa ra những quyết định hợp lý”, Shinkorenko nói. “Điều thú vị là mọi người không nghĩ đó là quảng cáo, hoặc rằng chúng tôi đang cố gắng bán cho họ kế hoạch đầu tư mới hoặc sản phẩm ngân hàng. Đó là vì trò chuyện. Chat = bạn bè ngay bây giờ, và trong vài năm tới điều này sẽ đúng. “