Chatbot Geliştirmede Doğal Dil İşlemenin (NLP) Rolü

Yayınlanan: 2023-05-22

Dijitalleştirilmiş iş ekosistemi, insanların makinelerle giderek daha fazla etkileşim kurduğu bir alan olarak gelişti. Chatbot geliştirmenin neredeyse tüm sektör dikeylerinde nihai oyun değiştirici olduğu inkar edilemez. Bir geliştiricinin yerine geçtiğinizde, bu dijital yol arkadaşlarının müşterilerle iş etkileşimlerini nasıl dönüştürdüğünü bilmek sizi bunaltıcı bulur. Kişiselleştirilmiş öneriler, anında destek ve artık insan benzeri sohbetlerle yapay zeka destekli sohbet robotu geliştirme , etkileşimleri önemli ölçüde kolaylaştırdı.

Güçlü sohbet robotlarının evriminin arka planında, NLP teknolojisi öne çıkıyor. On yıl önce duygularımızı anlayan, niyetlerimizi tespit eden veya nüansları kavrayan sanal asistanlarımız var mıydı? Yapay zekanın özel bir dalı olan NLP, sohbet robotu geliştirmeyi destekler ve botların müşterilerle insan benzeri konuşmalar yapmasını sağlar. Akıllı sohbet robotlarının geliştirilmesinde NLP'nin rolünü keşfetmenin zamanı geldi.

Doğal Dil İşleme (NLP) nedir?

NLP, insan duygularını anlamak için sohbet robotlarını güçlendiren yapay zekanın bir alt bölümüdür. Chatbotlarla sohbet ederken kullandığımız kelimeler veya kelime dağarcığı duygularımızı taşır. NLP derin öğrenmeye dayandığından, bilgisayarların bu insan duyularının gerçek anlamını çıkarmasına yardımcı olur.

Yapay zeka destekli sohbet robotları, insan etkileşimlerinin ardındaki bağlamı, amacı ve duyguyu anlayabilir. Akıllı sohbet robotu geliştirmesiyle , gerçek hayattaki insanları taklit eden insan benzeri konuşmalar üretirler.

İnsan duygularını anlama yeteneği, NLP'yi arama motorlarından veya diğer algoritmalardan farklı kılar. NLP sadece birkaç anahtar kelimeye dayanmaz. Bunun yerine, sohbet robotlarının konuşmanın arkasındaki gerçek amacı anlamalarına yardımcı olurlar.

NLP, amacı tanımlayıp bunu bota ilettiğinde, geliştiricilerin onları nasıl programladığına bağlı olarak insanlar gibi yanıt verir.

NLP sohbet robotlarında nasıl çalışır?

İnsanlar birbirleriyle iletişim kurarken doğal dili kullanırlar. Makineler ise insanlardan gelen girdileri yorumlarken programlama dillerini kullanır. Bu iki temel kavramı harmanlayan Doğal Dil İşleme, insandan makineye kusursuz etkileşimi teşvik eder. Bu, insanların programlama dillerini bilmeden makinelerle doğrudan iletişim kurabilecekleri anlamına gelir.

NLP destekli chatbot geliştirme ile botlar, müşterilerden gelen sözlü veya yazılı girdilerden bilgi alma ve bunları işleme özgürlüğüne kavuşur.

Chatbot geliştiricileri, NLP modelleri üzerinde çalışarak makinelere insan etkileşimlerinin kodunu çözme ve hatta onlara insanlar gibi yanıt verme yetkisi veriyor. Bağlamı tanımlayabilir ve kullanıcılarının amacına göre yanıt verebilirler.

Akıllı chatbot geliştirme, müşteri etkileşimi ve katılımında muazzam bir potansiyele sahiptir. Doğal olarak işletmeler, destek sistemlerini bu sezgisel robotlarla entegre ediyor. Küresel chatbot pazarının ilerici büyüme yörüngesine bir göz atalım.

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

Grafik, küresel chatbot pazarının 2025'te 1,25 milyar dolarlık dönüm noktasına ulaşacağını gösteriyor. 2016'da ise sadece 190,8 milyon dolardı. Bu, AI botlarının üstel büyüme potansiyelini gösterir.

NLP, akıllı botların geliştirilmesine nasıl yardımcı olur?

NLP'nin chatbot geliştirmedeki rolünü keşfetmeden önce, bu istatistiklere bir göz atalım.

  • Büyük işletmelerin %40'ı, 2019'da zaten bir şekilde sohbet botları uygulamıştı.
  • Bu işletmelerin %46'sı metin veya ses algılamak için NLP kullanıyor. Diğer %14'ü ise müşteri hizmetlerini düzene koymak için NLP kullanıyor.
  • Ankete katılan kuruluşların %10'u veri analitiği için NLP destekli robotlar kullanıyor.

Chatbot geliştirme sırasında, NLP motorları büyük ölçüde makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojilerini kullanır. İşte NLP'nin akıllı chatbot geliştirmede neden yardımcı olduğu.

  1. niyeti tanımak

Akıllı botları devreye alan işletmelerin, belirli amaçlarla yardım masalarına ulaşan müşterileri vardır. Sektöre bağlı olarak, bu amacın doğası önemli ölçüde değişir. Örneğin, bir yemek dağıtım uygulamasında en iyi pizza köşelerini arayan bir müşterinin amacı, ilaç alışverişi yapan birinden farklı olacaktır.

NLP kullanan sohbet robotu geliştirme sayesinde, kullanıcılar artık niyetlerini belirlemek ve arama sırasında cümleyi tamamlamak için büyük ölçüde akıllı teknolojiye güveniyor. Bu, NLP'nin insan konuşmasının sözcükleri, bağlaçlarını, gramerini, çoğulluğunu ve diğer doğal öğelerini önemsediği anlamına gelir.

Akıllı botlar, her kullanıcının amacını belirledikten sonra uygun eylemleri gerçekleştirir. Tipik olarak, yapay zeka botları, kullanıldıkları işle ilişkili temel bir dizi amaç ile eğitilir.

Geliştiriciler olarak, farklı amaçları ele almak için ayrı NLP modelleri bulmanız gerekir.

  1. Varlıklar üzerinde çalışma

Varlıklar, herhangi bir ürün, konum, yer, zaman, kişi veya benzeri herhangi bir şeyle ilgili kelimeleri veya verileri ifade eder. Chatbot geliştirme sırasında, kullanıcılardan belirli kelimeleri tanımlamak için NLP kullanılır. Programlandığı gibi, bu kelimeleri mevcut varlıklarla eşleştirirler ve bir görevi tamamlamak için programlanmış olanları toplarlar.

  1. Etkileşimleri basitleştirme

Doğal Dil İşleme ile, müşteriler botlarla etkileşime girerken dil artık bir engel teşkil etmiyor. Chatbot geliştirme süreci, konuşmaları basitleştirmek için NLP kullanmayı içerir.

  • NLP destekli akıllı botlar, kullanıcı girişini doğru bir şekilde tanıyabilmeleri için ortak isimleri kontrol eder ve büyük harf kullanımını kaldırır.
  • NLP'li AI botları, kelime dağarcığına yeni kelimeler eklemeye ve rafine kelime stokunu diğer botlara aktarmaya devam ediyor.
  • Chatbot geliştirme sırasında NLP, müşterilerle dönüşümleri basitleştirmek için dilbilgisi, bağlaç ve zaman kiplerinin anlaşılmasına yardımcı olur.
  • Kullanıcılar bazen işletmelerle iletişim kurarken kısaltmalar kullanırlar. Botlar, konuşmalarının doğru anlamını ortaya çıkarmak için bu kasılmaları genişletmek üzere eğitilmiştir. Ayrıca, daha iyi anlaşılmasını sağlamak için sözcükler arasındaki kesme işaretlerini kaldırırlar.
  • Chatbot geliştirmedeki gelişmiş NLP yetenekleri, makine çevirilerini, belge analizini ve ayırt edici içerikleri içerir.
  1. Akıllı ve bağlamsal konuşma

Akıllı sohbet robotu geliştirmenin sırrı, makinelerin kullanıcının amacını anlaması ve bağlamsal yanıtlar vermesi için eğitilmesinde yatmaktadır. Sorguları işlerken, NLP motorları aşağıdaki unsurları değerlendirir.

  • İfade: Bir kullanıcı bir cümleyi farklı şekillerde iletebilir. Bu chatbot, yanıtlar oluşturmak için bu cümleleri ifadenin doğasına göre değerlendirir.
  • Niyet: Tartıştığımız gibi, chatbot geliştirme süreci niyet belirlemeyi içerir. Buna göre botlar sorun bildirimini belirleyerek kullanıcılara yardımcı olur.
  • Bağlam: Bağlam, botların kullanıcının ne hakkında konuştuğunu belirlemesini sağlayan başka bir parametredir.
  • Oturum: Oturum, etkileşimli dönemin başlangıç ​​ve bitiş noktaları dahil olmak üzere, kullanıcı görüşmeleri sırasındaki her iki noktayı da kaydeder.

Chatbot geliştirme süreci, yukarıda bahsedilen unsurlara dayalı olarak programlama yanıtlarını içerir.

NLP'nin botunuzdaki konuşmaları düzene sokmasının 4 yolu

Müşterilerin %62 kadarının insanlardan ziyade sohbet robotlarıyla etkileşim kurmayı tercih ettiğini biliyor muydunuz? Bu, büyük ölçüde anlık yanıtları, doğrulukları ve kendiliğinden tepkilerinden kaynaklanmaktadır.

Kitlenizin çoğunluğu makinelere eğilimliyken, sohbet robotu geliştirme sürecinizi bir kez daha düşünmenin zamanı geldi. Hâlâ NLP entegrasyonundan yoksun olması durumunda, yakında rakiplerinizin gerisinde kalacaksınız.

Müşterilerin ilgisini çekmek için NLP'nin sohbet robotunuzdaki konuşmaları kolaylaştırabileceği dört yolu keşfedin.

  1. Farklı dillerde doğal olarak sohbet edin

NLP'nin başlangıcından önce, sohbet robotlarının kullanıcı amacını belirlemesindeki birincil engel, müşterilerin girdilerini sağlama yollarının çokluğuydu. Geliştiriciler, onları insan diliyle eğitmek için sohbet robotu geliştirme üzerinde yeterince uzun süre çalıştılar. Sonuç olarak, sohbet robotlarından sistem tarafından oluşturulan yanıtlar bile bağlamsaldır ve onların duygusal nüansları anladığını görürsünüz.

NLP sayesinde geliştiriciler, insan odaklı metinler ile sistem tarafından üretilen yanıtlar arasında bir bağlantı kurmayı başardılar.

NLP, farklı müşteri isteklerini ayırt etme yeteneğine sahiptir. Bu taleplere yanıt vermede kişiselleştirilmiş bir yaklaşım, müşteri deneyimini önemli ölçüde geliştirir. Spesifik olarak, AI kullanarak sohbet robotu geliştirme , bu araçların aşağıdaki öğeleri yorumlamasını sağlar.

  1. Metin yapıları
  2. Dil semantiği
  3. konuşma cümleleri
  4. yapılandırılmamış veri
  5. Diller arasında morfemler
  6. Kısaltmalar ve konuşma dili
  1. Daha iyi müşteri memnuniyeti

Çevrimiçi platformlardan ve e-Ticaret sitelerinden anında yanıt, bugün Y kuşağının beklediği şeydir. Chatbot geliştirmede NLP'nin kullanılması, bu araçları soruları analiz etme ve karmaşıklığına göre aynı soruları önceliklendirme konusunda güçlendirir. Sonuç olarak, botlar bağlamsal olarak ve anında yanıt vererek daha iyi müşteri memnuniyeti sağlar.

Özellikle işletmelerin daha hızlı yanıt vermesi, müşteri güvenini artırmada uzun bir yol kat ediyor. Bu sonuçta daha büyük iş hacimlerine dönüşür. Akıllı botlar, teknolojiyi benimseyen Ubuy gibi yerleşik çevrimiçi perakendecilerle e-Ticaret sektöründe trend belirleyici olmuştur.

Özel botlarla, müşteriler platformunuzda hak ettikleri zamanı ve ilgiyi alırlar. E-Ticaret markaları da dahil olmak üzere çevrimiçi perakendeciler, daha yüksek müşteri tutma oranları yaşadı. Ayrıca, bu akıllı araçlar, yeni müşteri edinimi ile ilgili maliyetlerin ve çabaların azaltılmasına yardımcı olur.

  1. Müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltın

İşletmelerin, chatbot'ları entegre ederek müşteri hizmetleri harcamalarını %30'a kadar azaltabileceklerini öğrenmek etkileyici değil mi?

Faaliyet gösterdiğiniz sektörden bağımsız olarak, karlılığınızı eşitlerken müşteri hizmetleri maliyetlerini de hesaba katarsınız. Chatbot geliştirme sırasında NLP kullanmak, minimum insan katılımı anlamına gelir. Bu, perakendecilerin müşteri hizmetleri maliyetlerini azaltmasına yardımcı olur. Sıradan veya tekrarlayan görevleri gerçekleştirmek için neden AI destekli botları entegre etmiyorsunuz? Bu yaklaşım, iş akışlarını kolaylaştırmanın yanı sıra kuruluşunuzda verimliliği de artıracaktır.

  1. Bağlamsal etkileşim

Müşteriler, sorunlarını çözmek için işletmenize ulaştıklarında bir temsilciden diğerine yönlendirilmekten nefret ederler. En kötü senaryoda, birçoğu canlı bir aracının desteğini kaybeder. Bu acı deneyim işinize zarar verebilir ve müşteri kaybına yol açabilir.

Unutmayın, mutsuz müşterilerin %91'i asla geri gelmez. Chatbot geliştirmede NLP kullanmak, bağlamsal etkileşimden yararlanır. Bu, akıllı botların kullanıcıların arka plan bilgilerini değerlendirdiği ve bağlamsal olarak yanıt verdiği anlamına gelir. Ayrıca, insan temsilciler bağlamı öğrenir, böylece müşterilerin sorunlarını tekrar tekrar tekrarlamalarına gerek kalmaz.

Sarma

NLP, insan ve makine odaklı iletişim arasındaki boşluğu doldurarak otomatik konuşmalarda devrim yarattı. Bu nedenle, NLP içeren sohbet robotu geliştirme , en azından önümüzdeki on yıl boyunca proaktif geliştiricilerin radarında olmalıdır.

NLP gelişmeye devam ederken, geliştiriciler de inanılmaz yeteneklerini geliştirmek için ileri teknolojilerle deneyler yapıyor. Gelişmiş dil modelleri, sofistike algoritmalar ve daha iyi anlamsal yorumlama ile sohbet robotları insan yanıtlarını kopyalamaya devam edecek. Hiç şüphe yok ki, e-ticaret markaları ve dijital olarak faaliyet gösteren işletmeler, akıllı sohbet robotu geliştirmenin avantajlarından yararlanabilir.