Rola przetwarzania języka naturalnego (NLP) w rozwoju chatbota

Opublikowany: 2023-05-22

Zdigitalizowany ekosystem biznesowy ewoluował jako przestrzeń, w której ludzie w coraz większym stopniu angażują się w pracę z maszynami. Nie można zaprzeczyć, że rozwój chatbota był ostatecznym przełomem w prawie wszystkich branżach. Będąc w sytuacji programisty, przekonasz się, jak ci cyfrowi towarzysze zmienili interakcje biznesowe z klientami. Dzięki spersonalizowanym rekomendacjom, natychmiastowemu wsparciu, a teraz rozmowom przypominającym ludzkie rozmowy, rozwój chatbota opartego na sztucznej inteligencji znacznie usprawnił interakcje.

Cóż, na tle ewolucji potężnych chatbotów technologia NLP stoi wysoko. Czy dziesięć lat temu mieliśmy wirtualnych asystentów, którzy rozumieją nasze emocje, wykrywają intencje lub rozumieją niuanse? NLP, wyspecjalizowana gałąź sztucznej inteligencji, umożliwia rozwój chatbotów i umożliwia botom angażowanie klientów w rozmowy przypominające ludzi. Czas zbadać rolę NLP w rozwoju inteligentnych chatbotów.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?

NLP to podsekcja sztucznej inteligencji, która umożliwia chatbotom zrozumienie ludzkich uczuć. Słowa lub słownictwo, którego używamy podczas rozmowy z chatbotami, niesie ze sobą nasze emocje. Ponieważ NLP opiera się na głębokim uczeniu się, pomaga komputerom wydobyć rzeczywiste znaczenie tych ludzkich zmysłów.

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji są w stanie zrozumieć kontekst, intencje i emocje stojące za interakcjami międzyludzkimi. Dzięki inteligentnemu rozwojowi chatbotów generują rozmowy przypominające ludzkie, które naśladują prawdziwych ludzi.

Ta umiejętność rozumienia ludzkich emocji odróżnia NLP od wyszukiwarek czy innych algorytmów. NLP nie opiera się tylko na kilku słowach kluczowych. Pomagają raczej chatbotom zrozumieć prawdziwą intencję rozmowy.

Gdy NLP zidentyfikuje zamiar i przekaże go botowi, zareaguje on jak ludzie, w oparciu o to, jak programiści je zaprogramują.

Jak działa NLP w chatbotach?

Ludzie komunikując się ze sobą, używają języka naturalnego. Z drugiej strony maszyny używają języków programowania podczas interpretowania danych wejściowych od ludzi. Łącząc te dwie podstawowe koncepcje, przetwarzanie języka naturalnego sprzyja bezproblemowej interakcji między człowiekiem a maszyną. Oznacza to, że ludzie mogą bezpośrednio komunikować się z maszynami bez znajomości języków programowania.

Dzięki rozwojowi chatbotów wspieranych przez NLP boty zyskują swobodę pozyskiwania informacji i przetwarzania ich na podstawie werbalnych lub pisemnych danych wejściowych od klientów.

Programiści chatbotów pracują nad modelami NLP, umożliwiając maszynom dekodowanie interakcji międzyludzkich, a nawet reagowanie na nie jak ludzie. Mogą identyfikować kontekst i odpowiadać na podstawie intencji użytkowników.

Rozwój inteligentnych chatbotów ma ogromny potencjał w zakresie interakcji i zaangażowania klientów. Oczywiście firmy integrują swoje systemy wsparcia z tymi intuicyjnymi botami. Przyjrzyjmy się progresywnej trajektorii wzrostu globalnego rynku chatbotów.

Źródło: https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/

Wykres pokazuje, że globalny rynek chatbotów ma osiągnąć kamień milowy 1,25 miliarda dolarów w 2025 roku. W 2016 roku wynosił zaledwie 190,8 miliona dolarów. Pokazuje to wykładniczy potencjał wzrostu botów AI.

W jaki sposób NLP pomaga w tworzeniu inteligentnych botów?

Zanim przyjrzymy się roli NLP w rozwoju chatbota, przyjrzyjmy się tym statystykom.

  • 40% dużych firm wdrożyło już chatboty w jakiejś formie w 2019 roku.
  • 46% tych firm używa NLP do wykrywania tekstu lub głosu. Kolejne 14% korzysta z NLP w celu usprawnienia obsługi klienta.
  • 10% ankietowanych organizacji używa botów wspieranych przez NLP do analizy danych.

Podczas opracowywania chatbotów silniki NLP w dużej mierze wykorzystują technologie uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Oto dlaczego NLP pomaga w inteligentnym rozwoju chatbota .

  1. Rozpoznawanie intencji

Firmy wdrażające inteligentne boty mają klientów, którzy kontaktują się z ich działem pomocy z określonymi intencjami. W zależności od branży charakter tego zamiaru znacznie się różni. Na przykład klient szukający najlepszych pizzerii w aplikacji do dostarczania jedzenia miałby inne zamiary niż osoba kupująca leki.

Dzięki rozwojowi chatbota z wykorzystaniem NLP użytkownicy w dużej mierze polegają teraz na inteligentnej technologii, aby zidentyfikować swój zamiar i uzupełnić zdanie podczas wyszukiwania. Oznacza to, że NLP zajmuje się słowami, spójnikami, gramatyką, mnogością i innymi naturalnymi elementami ludzkiej mowy.

Po zidentyfikowaniu intencji każdego użytkownika inteligentne boty wykonują odpowiednie działania. Zazwyczaj boty AI są szkolone z podstawowym zestawem intencji związanych z biznesem, w którym są wykorzystywane.

Będąc programistami, musisz opracować oddzielne modele NLP, aby sprostać różnym intencjom.

  1. Praca na jednostkach

Podmioty odnoszą się do słów lub danych związanych z jakimkolwiek produktem, lokalizacją, miejscem, czasem, osobą lub czymkolwiek jako takim. Podczas opracowywania chatbota NLP jest używane do identyfikowania określonych słów od użytkowników. Zgodnie z zaprogramowaniem dopasowują te słowa do dostępnych bytów i zbierają zaprogramowane, aby wykonać zadanie.

  1. Uproszczenie interakcji

Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego język nie stanowi już bariery podczas interakcji klientów z botami. Proces tworzenia chatbota obejmuje wykorzystanie NLP w celu uproszczenia konwersacji.

  • Inteligentne boty wspierane przez NLP sprawdzają rzeczowniki pospolite i usuwają wielkie litery, dzięki czemu mogą dokładnie rozpoznać dane wprowadzane przez użytkownika.
  • Boty AI z NLP nadal dodają nowe słowa do swojego słownika i przekazują udoskonalony zasób słów innym botom.
  • Podczas opracowywania chatbota NLP pomaga w zrozumieniu gramatyki, koniunkcji i czasów, aby uprościć konwersje z klientami.
  • Czasami użytkownicy używają skrótów podczas komunikacji z firmami. Boty są szkolone, aby rozszerzać te skurcze, aby uzyskać dokładne znaczenie ich rozmowy. Poza tym usuwają apostrofy między słowami, aby ułatwić lepsze zrozumienie.
  • Zaawansowane możliwości NLP w rozwoju chatbota obejmują tłumaczenie maszynowe, analizę dokumentów i rozróżnianie treści.
  1. Inteligentna i kontekstowa rozmowa

Sekret rozwoju inteligentnych chatbotów leży w szkoleniu maszyn, aby rozumiały intencje użytkowników i wymyślały odpowiedzi kontekstowe. Podczas przetwarzania zapytań silniki NLP oceniają następujące elementy.

  • Wypowiedź: Użytkownik może przekazać zdanie na różne sposoby. Ten chatbot ocenia te zdania na podstawie charakteru wypowiedzi, aby wygenerować odpowiedzi.
  • Zamiar: Jak już mówiliśmy, proces tworzenia chatbota obejmuje identyfikację intencji. W związku z tym boty identyfikują opis problemu i pomagają użytkownikom.
  • Kontekst: Kontekst to kolejny parametr, który pozwala botom zidentyfikować, o czym mówi użytkownik.
  • Sesja: Sesja rejestruje oba punkty podczas konwersacji użytkownika, w tym początkowe i końcowe punkty okresu interaktywnego.

Proces tworzenia chatbota polega na programowaniu odpowiedzi w oparciu o wyżej wymienione elementy.

4 sposoby, w jakie NLP może usprawnić rozmowy na twoim bocie

Czy wiesz, że aż 62% klientów woli kontakt z chatbotami niż z ludźmi? Wynika to w dużej mierze z ich natychmiastowej reakcji, dokładności i spontanicznej reakcji.

Ponieważ większość odbiorców skłania się ku maszynom, nadszedł czas, aby przemyśleć proces tworzenia chatbota . Jeśli nadal brakuje integracji NLP, wkrótce zostaniesz w tyle za konkurencją.

Poznaj cztery sposoby, w jakie NLP może usprawnić konwersacje w chatbocie, aby zaangażować klientów.

  1. Rozmawiaj naturalnie w różnych językach

Przed powstaniem NLP główną przeszkodą dla chatbotów w identyfikowaniu intencji użytkownika była mnogość sposobów, w jakie klienci dostarczają swoje dane wejściowe. Deweloperzy pracowali wystarczająco długo nad rozwojem chatbota , aby wyszkolić ich z ludzkim językiem. W rezultacie nawet odpowiedzi generowane przez system z chatbotów są kontekstowe i można zauważyć, że rozumieją niuanse emocjonalne.

Dzięki NLP programistom udało się ustanowić połączenie między tekstami zorientowanymi na człowieka a odpowiedziami generowanymi przez system.

NLP jest w stanie rozróżnić różne rodzaje żądań klientów. Indywidualne podejście w odpowiedzi na te prośby znacznie poprawia jakość obsługi klienta. Mówiąc konkretnie, rozwój chatbota przy użyciu sztucznej inteligencji umożliwia tym narzędziom interpretację następujących elementów.

  1. Struktury tekstowe
  2. Semantyka języka
  3. Frazy mowy
  4. Dane nieustrukturyzowane
  5. Morfemy w różnych językach
  6. Skróty i język potoczny
  1. Lepsza satysfakcja klienta

Natychmiastowa reakcja platform internetowych i witryn handlu elektronicznego jest tym, czego oczekują dziś millenialsi. Wykorzystanie NLP w rozwoju chatbota umożliwia tym narzędziom analizowanie pytań i ustalanie priorytetów na podstawie ich złożoności. W rezultacie boty reagują kontekstowo i natychmiast, zapewniając lepszą satysfakcję klientów.

W szczególności szybsza reakcja firm znacznie przyczynia się do budowania zaufania klientów. To ostatecznie przekłada się na większe wolumeny biznesowe. Inteligentne boty wyznaczają trendy w sektorze eCommerce, a uznani detaliści internetowi, tacy jak Ubuy, wykorzystują tę technologię.

Dzięki dedykowanym botom klienci otrzymują na Twojej platformie czas i uwagę, na które zasługują. Sprzedawcy internetowi, w tym marki handlu elektronicznego, odnotowują wyższe wskaźniki utrzymania klientów. Poza tym te inteligentne narzędzia pomagają ograniczyć koszty i wysiłki związane z pozyskiwaniem nowych klientów.

  1. Zmniejsz koszty obsługi klienta

Czy to nie imponujące, że firmy mogą obniżyć wydatki na obsługę klienta nawet o 30% dzięki integracji chatbotów?

Niezależnie od branży, w której działasz, uwzględniłbyś koszty obsługi klienta, jednocześnie zrównując swoją rentowność. Korzystanie z NLP podczas tworzenia chatbota wymaga minimalnego zaangażowania człowieka. Pomaga to detalistom obniżyć koszty obsługi klienta. Dlaczego nie zintegrować botów opartych na sztucznej inteligencji, aby wykonywać przyziemne lub powtarzalne zadania? Takie podejście zwiększyłoby wydajność Twojej organizacji, oprócz usprawnienia przepływów pracy.

  1. Zaangażowanie kontekstowe

Klienci nienawidzą być przekierowywani od jednego agenta do drugiego, gdy kontaktują się z Twoją firmą, aby rozwiązać swoje problemy. W najgorszym scenariuszu wielu z nich kończy bez wsparcia ze strony agenta na żywo. To gorzkie doświadczenie może okazać się szkodliwe dla Twojej firmy, prowadząc do utraty klientów.

Pamiętaj, 91% niezadowolonych klientów nigdy nie wraca. Używanie NLP w rozwoju chatbota wykorzystuje zaangażowanie kontekstowe. Oznacza to, że inteligentne boty oceniają podstawowe informacje o użytkownikach i odpowiadają kontekstowo. Poza tym ludzie poznają kontekst, więc klienci nie muszą ciągle powtarzać swoich problemów.

Podsumowanie

NLP zrewolucjonizowało automatyczne rozmowy, wypełniając lukę między komunikacją zorientowaną na człowieka i maszynę. Dlatego rozwój chatbota z wykorzystaniem NLP powinien znajdować się na radarze proaktywnych programistów przez co najmniej następną dekadę.

Ponieważ NLP wciąż ewoluuje, programiści eksperymentują z zaawansowanymi technologiami, aby zwiększyć swoje niesamowite możliwości. Dzięki ulepszonym modelom językowym, wyrafinowanym algorytmom i lepszej interpretacji semantycznej chatboty będą nadal replikować ludzkie reakcje. Nic dziwnego, że marki eCommerce i firmy działające cyfrowo mogą wykorzystać zalety rozwoju inteligentnych chatbotów.