Роль обработки естественного языка (NLP) в разработке чат-ботов

Опубликовано: 2023-05-22

Цифровая бизнес-экосистема превратилась в пространство, в котором люди все больше взаимодействуют с машинами. Нельзя отрицать, что разработка чат-ботов в корне изменила правила игры почти во всех отраслевых вертикалях. Если вы будете на месте разработчика, вам покажется ошеломляющим узнать, как эти цифровые компаньоны изменили бизнес-взаимодействие с клиентами. Благодаря персонализированным рекомендациям, мгновенной поддержке, а теперь и человеческому общению, разработка чат-ботов на основе ИИ значительно упростила взаимодействие.

Что ж, на фоне эволюции мощных чат-ботов технология NLP выделяется. Были ли у нас виртуальные помощники, которые понимают наши эмоции, определяют намерения или понимают нюансы десять лет назад? NLP, специализированная ветвь искусственного интеллекта, расширяет возможности разработки чат-ботов и позволяет ботам вовлекать клиентов в человеческую беседу. Пришло время изучить роль НЛП в разработке интеллектуальных чат-ботов.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

НЛП — это подраздел ИИ, который позволяет чат-ботам понимать человеческие чувства. Слова или словарный запас, которые мы используем во время общения с чат-ботами, несут в себе наши эмоции. Поскольку НЛП основано на глубоком обучении, оно помогает компьютерам получить истинное значение этих человеческих чувств.

Чат-боты на базе ИИ способны понимать контекст, намерения и эмоции, стоящие за человеческим взаимодействием. Благодаря разработке интеллектуальных чат-ботов они генерируют человеческие разговоры, которые имитируют реальных людей.

Эта способность понимать человеческие эмоции отличает НЛП от поисковых систем или других алгоритмов. НЛП опирается не только на несколько ключевых слов. Скорее, они помогают чат-ботам понять настоящую цель разговора.

Как только NLP идентифицирует намерение и передает его боту, он реагирует, как человек, в зависимости от того, как его программируют разработчики.

Как НЛП работает в чат-ботах?

Люди используют естественный язык при общении друг с другом. Машины, с другой стороны, используют языки программирования при интерпретации входных данных от людей. Сочетая эти две основные концепции, обработка естественного языка способствует беспрепятственному взаимодействию человека с машиной. Это означает, что люди могут напрямую общаться с машинами, не зная языков программирования.

Благодаря разработке чат-ботов, поддерживаемой NLP, боты получают возможность получать информацию и обрабатывать ее из устных или письменных входных данных от клиентов.

Разработчики чат-ботов работают над моделями НЛП, позволяя машинам расшифровывать человеческие взаимодействия и даже реагировать на них, как люди. Они могут определять контекст и отвечать в зависимости от намерений своих пользователей.

Разработка интеллектуальных чат-ботов обладает огромным потенциалом для взаимодействия с клиентами. Естественно, предприятия интегрируют свои системы поддержки с этими интуитивно понятными ботами. Давайте посмотрим на траекторию прогрессивного роста мирового рынка чат-ботов.

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

График показывает, что мировой рынок чат-ботов должен достичь рубежа в 1,25 миллиарда долларов в 2025 году. В 2016 году он составлял всего 190,8 миллиона долларов. Это показывает экспоненциальный потенциал роста ИИ-ботов.

Как НЛП помогает в разработке интеллектуальных ботов?

Прежде чем исследовать роль НЛП в разработке чат-ботов, давайте взглянем на эту статистику.

  • 40% крупных предприятий уже внедрили чат-ботов в той или иной форме еще в 2019 году.
  • 46% этих компаний используют НЛП для распознавания текста или голоса. Еще 14% используют НЛП для оптимизации обслуживания клиентов.
  • 10% опрошенных организаций используют для анализа данных ботов с поддержкой NLP.

При разработке чат-ботов механизмы NLP в основном используют технологии машинного обучения и глубокого обучения. Вот почему НЛП помогает в разработке интеллектуальных чат-ботов .

  1. Признание намерения

У компаний, внедряющих умных ботов, есть клиенты, которые обращаются в их службу поддержки с конкретными намерениями. В зависимости от отрасли характер этого намерения существенно различается. Например, у клиента, который ищет лучшие уголки для пиццы в приложении для доставки еды, будет другое намерение, чем у того, кто покупает лекарства.

Благодаря разработке чат-ботов с использованием NLP пользователи теперь в значительной степени полагаются на интеллектуальные технологии, чтобы определить свое намерение и завершить предложение во время поиска. Это означает, что НЛП заботится о словах, союзах, грамматике, множественном числе и других естественных элементах человеческой речи.

Определив намерение каждого пользователя, умные боты выполняют соответствующие действия. Как правило, боты ИИ обучаются базовому набору намерений, связанных с бизнесом, для которого они используются.

Будучи разработчиками, вы должны придумывать отдельные модели НЛП для решения различных задач.

  1. Работа с сущностями

Сущности относятся к словам или данным, относящимся к любому продукту, местоположению, месту, времени, человеку или чему-то подобному. Во время разработки чат-бота НЛП используется для определения конкретных слов пользователей. Как запрограммировано, они сопоставляют эти слова с доступными сущностями и собирают запрограммированные для выполнения задачи.

  1. Упрощение взаимодействия

Благодаря обработке естественного языка язык больше не является барьером, когда клиенты взаимодействуют с ботами. Процесс разработки чат-бота включает использование НЛП для упрощения разговоров.

  • Умные боты, поддерживаемые NLP, проверяют нарицательные существительные и удаляют заглавные буквы, чтобы они могли точно распознавать ввод пользователя.
  • Боты ИИ с НЛП продолжают добавлять новые слова в свой словарный запас и передавать очищенный запас слов другим ботам.
  • Во время разработки чат-бота НЛП помогает понять грамматику, союзы и времена, чтобы упростить общение с клиентами.
  • Иногда пользователи используют сокращения при общении с бизнесом. Боты обучены расширять эти сокращения, чтобы выявить точный смысл их разговора. Кроме того, они удаляют апострофы между словами для лучшего понимания.
  • Расширенные возможности НЛП при разработке чат-ботов включают машинный перевод, анализ документов и распознавание содержимого.
  1. Интеллектуальный и контекстный разговор

Секрет разработки умных чат-ботов заключается в обучении машин понимать намерения пользователя и давать контекстные ответы. При обработке запросов механизмы НЛП оценивают следующие элементы.

  • Высказывание: пользователь может передать предложение по-разному. Этот чат-бот оценивает эти предложения на основе характера высказывания, чтобы генерировать ответы.
  • Намерение: как мы уже говорили, процесс разработки чат-бота включает определение намерения. Соответственно, боты определяют постановку проблемы и помогают пользователям.
  • Контекст. Контекст — это еще один параметр, который позволяет ботам определять, о чем говорит пользователь.
  • Сеанс: Сеанс записывает обе точки во время разговоров пользователя, включая начальную и конечную точки интерактивного периода.

Процесс разработки чат-бота включает в себя программирование ответов на основе вышеупомянутых элементов.

4 способа, которыми НЛП может упростить разговоры с вашим ботом

Знаете ли вы, что 62% клиентов предпочитают общаться с чат-ботами, а не с людьми? Во многом это связано с их мгновенной реакцией, точностью и спонтанной реакцией.

Поскольку большая часть вашей аудитории склоняется к компьютерам, пришло время подумать над процессом разработки вашего чат-бота . Если в нем по-прежнему отсутствует интеграция с NLP, вы скоро отстанете от своих конкурентов.

Изучите четыре способа, с помощью которых NLP может оптимизировать разговоры в вашем чат-боте для привлечения клиентов.

  1. Общайтесь естественным образом на разных языках

До появления NLP основным препятствием для чат-ботов в определении намерений пользователя было множество способов, которыми клиенты вводят свои данные. Разработчики достаточно долго работали над созданием чат-ботов , чтобы обучить их человеческому языку. В результате даже системные ответы чат-ботов зависят от контекста, и вы обнаружите, что они понимают эмоциональные нюансы.

Благодаря НЛП разработчикам удалось установить связь между текстами, ориентированными на человека, и ответами, генерируемыми системой.

НЛП способно различать различные типы запросов клиентов. Индивидуальный подход в ответ на эти запросы значительно повышает качество обслуживания клиентов. Если быть точным, разработка чат-ботов с использованием ИИ позволяет этим инструментам интерпретировать следующие элементы.

  1. Текстовые структуры
  2. Семантика языка
  3. Речевые фразы
  4. Неструктурированные данные
  5. Морфемы в разных языках
  6. Сокращения и разговорный язык
  1. Повышение удовлетворенности клиентов

Мгновенный отклик от онлайн-платформ и сайтов электронной коммерции — это то, чего сегодня ожидают миллениалы. Использование НЛП в разработке чат-ботов позволяет этим инструментам анализировать вопросы и расставлять приоритеты в зависимости от их сложности. В результате боты реагируют контекстно и мгновенно, повышая удовлетворенность клиентов.

В частности, более быстрое реагирование со стороны бизнеса имеет большое значение для укрепления доверия клиентов. В конечном итоге это приводит к увеличению объемов бизнеса. Умные боты были законодателем моды в секторе электронной коммерции, и такие известные интернет-магазины, как Ubuy, используют эту технологию.

С выделенными ботами клиенты получают то время и внимание, которых они заслуживают на вашей платформе. Интернет-магазины, в том числе бренды электронной коммерции, демонстрируют более высокие показатели удержания клиентов. Кроме того, эти интеллектуальные инструменты помогают снизить затраты и усилия, связанные с привлечением новых клиентов.

  1. Сократить расходы на обслуживание клиентов

Разве не впечатляет тот факт, что предприятия могут сократить свои расходы на обслуживание клиентов на 30 % за счет интеграции чат-ботов?

Независимо от отрасли, в которой вы работаете, вы должны учитывать затраты на обслуживание клиентов, приравнивая свою прибыльность. Использование НЛП при разработке чат-бота предполагает минимальное участие человека. Это помогает ритейлерам сократить расходы на обслуживание клиентов. Почему бы не интегрировать ботов с искусственным интеллектом для выполнения рутинных или повторяющихся задач? Такой подход повысит эффективность вашей организации, помимо оптимизации рабочих процессов.

  1. Контекстное взаимодействие

Клиенты ненавидят, когда их перенаправляют от одного агента к другому, когда они обращаются в вашу компанию для решения своих проблем. В худшем случае многие из них останутся без поддержки живого агента. Этот горький опыт может нанести ущерб вашему бизнесу и привести к потере клиентов.

Помните, 91% недовольных клиентов никогда не возвращаются. Использование НЛП в разработке чат-ботов использует контекстное взаимодействие. Это означает, что умные боты оценивают справочную информацию пользователей и отвечают в зависимости от контекста. Кроме того, агенты-люди узнают контекст, поэтому клиентам не нужно снова и снова повторять свои проблемы.

Подведение итогов

НЛП произвело революцию в автоматизированных беседах, сократив разрыв между человеческим и машинным общением. Таким образом, разработка чат-ботов с использованием НЛП должна быть в поле зрения проактивных разработчиков как минимум в течение следующего десятилетия.

Поскольку NLP продолжает развиваться, разработчики экспериментируют с передовыми технологиями, чтобы расширить свои удивительные возможности. Благодаря усовершенствованным языковым моделям, сложным алгоритмам и лучшей семантической интерпретации чат-боты будут продолжать воспроизводить человеческие ответы. Неудивительно, что бренды электронной коммерции и компании, работающие в цифровом формате, могут использовать преимущества разработки интеллектуальных чат-ботов.