چت بات ها
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعیپردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی بنا به دلایلی می‌تواند عملکرد چت بات ها را ارتقاء بخشد

    0
    زمان مطالعه: ۵ دقیقه

    به باور کارشناسان، چت بات ها باید تا حدی به قابلیت پردازش زبان طبیعی مجهز شوند تا بتوانند به خوبی با کاربران وارد مکالمه شوند. اگر ربات‌ها فاقد توانش زبانی باشند، صرفاً نقش فرمان‌پذیر را ایفا می‌کنند. پیشرفت‌های حاصل آمده در پردازش زبان طبیعی منجر به ارتقای قابلیت‌های چت بات ها شده است. این عامل می‌تواند بستر مناسبی برای ارتقای توانایی‌های زبانی فراهم کند، از زبان‌های مختلف پشتیبانی به عمل آورَد و درک بهتری از مقصود مشتری و کاربران ارائه نماید.

    الگوریتم‌های پیشرفته‌ی پردازش زبان طبیعی نقش موثری در بهبود عملکرد چت بات ها دارند و تجربه بهتری در اختیار کاربران قرار می‌دهند. سالون پودار – مسئول فنی و مدیر الگوریتم‌های دستیار واتسون در IBM اظهار داشت: «به‌کارگیری پردازش زبان طبیعی در چت بات ها با چالش‌های بسیاری همراه است و نباید آن را کاری آسان تلقی کرد. نبود داده‌های برچسب‌دار، رفع نیازهای کاربران و دسترس‌پذیری ۲۴ ساعته از جمله چالش‌هایی هستند که باید در راستای رفع‌شان کوشید.»

    چرا چت بات ها به پردازش زبان طبیعی نیاز دارند؟

    چت بات های اولیه با جریان‌های درخت تصمیم به پرسش‌ها جواب می‌دادند و این توانایی فقط برای تعاملات یا تراکنش‌های پایه و پیش‌بینی شده در نظر گرفته شده بود، اما در صورتی که تقاضای مشتریان یا کاربران از پیچیدگی بالایی برخوردار بود، می‌بایست یک عامل انسانی در این کار دخالت می‌کرد تا پروسه به دقت انجام گیرد.

    میشل کالینز – مدیر بازاریابی و توسعه محصول در Nfinity Avatars (شرکت تولید کننده‌ی چت‌بات‌) – بیان کرد: «این اتفاق باعث شد تا کاربران قدری آشفته شده و احساس کنند که زمان‌شان را به هدر داده‌اند و می‌بایست درخواست‌شان را تکرار می‌کردند. بنابراین، شرکت‌ها یا کسب و کارها مجبور به پرداخت هزینه بالاتری بودند تا همان درخواست را به شکل دقیق‌تری رفع رجوع نمایند.»

    چت بات ها

    راداکریشنان راجاگوپالان – معاون رئیس و مدیر بخش هوش، داده و موفقیت مشتری در شرکت مشاوره فناوری و تحول دیجیتال Mindtree – گفت: «فناوری پیشرفته‌ی پردازش زبان طبیعی این فرصت را به چت بات ها می‌دهد تا احساس و مقصود کاربران یا مشتریان را تحلیل کرده و واکنش مناسبی با داده‌های جمع‌آوری شده ارائه کنند و استنباط بهتری از نیازها داشته باشند.

    بنابراین، درخواست‌ها با دقت بیشتری بررسی می‌شوند. ماحصل کار این است که رضایت مشتریان افزایش می‌یابد و هزینه‌ها تا حد قابل ملاحظه‌ای کاهش می‌یابد. پیشرفت‌های به دست آمده در زمینه‌ی پردازش زبان طبیعی باعث شده تا با مشتریان به زبان خودشان تعامل شود.

    ابزارهایی از قبیل تولید زبان تورینگ شرکت مایکروسافت و مدل M2M-100 شرکت فیس‌بوک توانسته‌اند توانش ترجمه را با داده‌های کمتری در چت بات ها تعبیه کنند. برای نمونه، مدل فیس‌بوک در ۲۲۰۰ زبان آموزش دیده است و می‌تواند به طور مستقیم ۱۰۰ جفت زبان را بدون استفاده از داده‌های انگلیسی ترجمه کند.»

    راجاگوپالان در ادامه خاطرنشان کرد: «پردازش زبان طبیعی باعث شده تا چت بات ها طبیعی‌تر عمل کرده و توانایی برقراری مکالمه بهتری داشته باشند. به لطف پردازش زبان طبیعی، چت بات ها از ساختار دکمه‌ای فاصله گرفته و به شیوه بهتری در امر مکالمه عمل کنند. بنابراین، پویایی آنها نیز افزایش یافته است.»

    واسیلیس واگیاس – معمار ارشد هوش مصنوعی در cnvrg.io – اعلام کرد که یکی از چهار فواید عمده‌ی پردازش زبان طبیعی در چت بات ها به شرح زیر است:

    • زمان واکنش کمتر به مسائل مهمی که مشتریان با آنها روبرو می‌شوند.
    • صرفه‌جویی کلان در هزینه‌ها در مراکز پاسخگویی و دپارتمان‌های تحلیلی شبکه‌های اجتماعی
    • درصد بالای رزولوشن ربات؛ کاهش نیاز به مداخله انسان
    • کاهش ورودی‌های غیرخودکار و کاهش وابستگی به مجموعه داده‌های بزرگ‌تر

    ارتقای زمان واکنش

    جودیث بیشاپ – مدیر ارشد متخصصان هوش مصنوعی در Appen – اظهار کرد: «پردازش زبان طبیعی، زمان واکنش به مسائل کاربران و مشتریان را به طرز چشمگیری کاهش می‌دهد. چت بات ها می‌توانند به خوبی با نرم‌افزارهای سلامتی، ورزشی، مالی و تجارت الکترونیک تلفیق شوند تا با سرعت بالاتری به پرسش‌های کاربران جواب دهند.

    پردازش زبان طبیعی پیشرفته باعث می‌شود تا چت بات ها نیازهای کاربران و مشتریان را بهتر درک کنند. همچنین عملکرد خوبی هم در شناسایی کلیدواژه‌ها داشته باشند. از جمله این کلیدواژه‌ها می‌توان به نام محصول یا نام موقعیت مکانی اشاره کرد. علاوه بر این، نگرش بهتری درباره احساس مشتریان در خصوص محصولی خاص به دست می‌آید.

    اگر مدل‌های پردازش زبان طبیعی پیشرفته‌تر از قبل شوند، سطح درگیری مشتریان با خدمات چت‌بات‌ افزایش می‌یابد و این کار به شناخت بهتری منجر می‌گردد. برای نمونه، ارتقای قابلیت چت‌بات برای فهم مقصود کاربران باعث می‌شود تا در زمانِ کاربران صرفه‌جویی به عمل آید چرا که آنها باید زمانی را به طرح سوال مد نظرشان اختصاص دهند تا چت‌بات توان درکش را داشته باشد. لذا، چت‌بات مجبور است داده‌های آموزشی خود را بارها زیر و رو کند تا بلکه بتواند منظور دقیق کاربران را بفهمد.

    در مرحله بعدی، نوبت به شناخت و رسیدگی به خواسته‌های کاربران می‌رسد و چت‌بات باید راهی برای ارائه واکنش منطقی پیدا کند.»

    کاهش هزینه‌ها

    واگیاس بیان کرد: «پیشرفت هر چه بیشترِ پردازش زبان طبیعی می‌تواند از میزان هزینه‌ها بکاهد و راه را برای سرمایه‌گذاری در آموزش و شخصی‌سازی چت بات ها هموار کند. برای نمونه، برخی از این مدل‌ها از قبیل VenderSentiment می‌توانند احساسات درونی افراد را در زبان‌ها و ایموجی‌های مختلف شناسایی کنند. همچنین، نیاز به پایپ‌لاین‌های آموزشی پیچیده هم با کاهش همراه می‌شود. سازمان‌ها غالباً از این بسته‌های NLP در کنار مجموعه‌داده‌های در دسترس‌شان استفاده می‌کنند تا آخرین سطح مدل NLP را دوباره آموزش دهند. بنابراین، ربات‌ها به شکل بهتری برای مشتریان و شرکت‌های مختلف تنظیم می‌شوند. در نهایت، هزینه آموزش تیم‌ها و به‌روزرسانی مدل‌ها با گذشت زمان رو به کاهش می‌گذارد.»

    کاهش حلقه‌های بازخورد (فیدبَک)

    پیشرفتِ مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) این فرصت را در اختیار تیم‌ها می‌گذارد تا توانایی‌های جدیدی در چت بات ها تعبیه کنند، به آزمایش آن توانایی‌ها بپردازند و در مواجهه با بازخورد بتوانند واکنش بهتری از خود به نمایش بگذارند. برخلاف مدل‌های سنتی یادگیری ماشین  که به پیکره‌ی بسیار بزرگی از داده نیاز داشتند، NLP می‌تواند مدل‌ها را با مجموعه داده‌های کمتری آموزش دهد. پس انتظار می‌رود ربات‌ها در بازه زمانی کوتاه‌تری به بلوغ برسند.

    مجموعه داده‌های کوچک‌تر

    توسعه چت بات ها همواره با مشکل بزرگی به نام « مجموعه داده‌های بیشتر» همراه بوده است. تیم‌ها می‌توانند با ابزارهایی که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا چت بات ها را با سرعت و کارایی بالایی ساخته و برچسب بزنند، از میزان این نیازها بکاهند. روش‌هایی نظیر «few-shot learning» و یادگیری انتقال نیز در ارتقای عملکرد مدل NLP نقش بسزایی دارند.

    یکی از محققان گفت: «شرکت‌ها مجبورند هزینه‌های بالایی برای به‌کارگیری ابزارهای برچسب‌زنی داده اختصاص دهند تا تغییر توزیع داده را مورد شناسایی قرار دهند. بنابراین، ابزارهایی که این فرایند را آسان‌تر می‌کنند، ارزش بسیار بالایی برای توسعه‌دهندگان چت بات ها دارند.»

    پاکسازی داده‌های نویزدار

    پردازش زبان طبیعی پیشرفته این اطمینان را به ما می‌دهد که چت بات ها در مقابل خطاهای املایی عملکرد خوبی دارند یا بر مسائل مرتبط با دقت بازشناسی گفتار غلبه می‌کنند. این قبیل از مشکلات معمولاً با استفاده از ابزارهایی حل می‌شوند که سیستم را فراگیرتر و بهتر می‌کنند. تیم‌ها باید از تصحیح بیش از حد خطاها خودداری کنند چرا که می‌تواند مشکلات دیگری به همراه داشته باشد. توسعه‌دهندگان باید درباره فرایند‌های برچسب‌زنی جملات غیرمرتبط نیز با دقت عمل بالایی دست به کار شوند.

    این مطلب چه میزان برای شما مفید بوده است؟
    [کل: ۰ میانگین: ۰]

    چطور یادگیری نیمه‌نظارت‌شده و خودنظارتی مشکل داده های نامتوازن را حل می‌کنند

    مقاله قبلی

    شهر هوشمند با همکاری‌های مشترک در مسیر توسعه‌یافتگی قرار خواهد گرفت

    مقاله بعدی

    شما همچنین ممکن است دوست داشته باشید

    نظرات

    پاسخ دهید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.