自然語言處理 (NLP) 在聊天機器人開發中的作用

已發表: 2023-05-22

數字化商業生態系統已經發展成為人類越來越多地與機器互動的空間。不可否認，聊天機器人的開發已經成為幾乎所有垂直行業的終極遊戲規則改變者。站在開發人員的立場上，您會發現了解這些數字夥伴如何改變了與客戶的業務交互方式會讓人不知所措。通過個性化推薦、即時支持和現在類似人類的對話，AI 支持的聊天機器人開發顯著簡化了交互。

嗯，在強大的聊天機器人進化的背景下，NLP 技術屹立不倒。十年前，我們是否擁有能夠理解我們的情緒、檢測意圖或理解細微差別的虛擬助手？ NLP 是 AI 的一個專門分支，它支持聊天機器人的開發，並使機器人能夠通過類似人類的對話吸引客戶。是時候探索 NLP 在智能聊天機器人開發中的作用了。

什麼是自然語言處理 (NLP)？

NLP 是 AI 的一個分支，它使聊天機器人能夠理解人類的情感。我們在與聊天機器人交談時使用的詞語或詞彙承載著我們的情感。由於NLP基於深度學習，它幫助計算機推導出這些人類感官的實際意義。

人工智能驅動的聊天機器人能夠理解人類互動背後的背景、意圖和情感。通過智能聊天機器人的開發，它們可以生成模仿現實生活中人類的類人對話。

這種理解人類情感的能力使 NLP 不同於搜索引擎或其他算法。 NLP 不僅僅依賴於幾個關鍵詞。相反，它們幫助聊天機器人了解對話背後的真正意圖。

一旦 NLP 識別出意圖並將其傳達給機器人，它們就會像人類一樣根據開發人員對它們進行編程的方式做出響應。

NLP 如何在聊天機器人中發揮作用？

人類在相互交流時使用自然語言。另一方面，機器在解釋人類輸入時使用編程語言。自然語言處理融合了這兩個主要概念，促進了無縫的人機交互。這意味著人們可以在不懂編程語言的情況下直接與機器交流。

通過 NLP 支持的聊天機器人開發，機器人可以自由獲取信息並處理來自客戶的口頭或書面輸入的信息。

Chatbot 開發人員致力於 NLP 模型，使機器能夠解碼人類互動，甚至像人類一樣做出回應。他們可以識別上下文並根據用戶的意圖進行回复。

智能聊天機器人開發在客戶互動和參與方面具有巨大潛力。自然地，企業正在將他們的支持系統與這些直觀的機器人集成在一起。讓我們來看看全球聊天機器人市場的漸進式增長軌跡。

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

該圖顯示，全球聊天機器人市場將在 2025 年達到 12.5 億美元的里程碑。2016 年僅為 1.908 億美元。 這顯示了 AI 機器人的指數增長潛力。

NLP 如何幫助開發智能機器人？

在探索 NLP 在聊天機器人開發中的作用之前，讓我們先看看這些統計數據。

早在 2019 年，40% 的大型企業就已經以某種形式實施了聊天機器人。
這些企業中有 46% 使用 NLP 來檢測文本或語音。另有 14% 的人使用 NLP 來簡化他們的客戶服務。
10% 的受訪組織使用 NLP 支持的機器人進行數據分析。

在聊天機器人開發過程中，NLP 引擎主要使用機器學習和深度學習技術。這就是 NLP 有助於智能聊天機器人開發的原因。

識別意圖

部署智能機器人的企業的客戶會帶著特定的意圖聯繫他們的服務台。根據行業的不同，此意圖的性質會有很大差異。例如，在外賣應用程序中尋找最好的披薩角的客戶與購買藥品的客戶有著不同的意圖。

由於使用 NLP 開發聊天機器人，用戶現在主要依靠智能技術來識別他們的意圖並在搜索過程中完成句子。這意味著 NLP 會處理單詞、連詞、語法、複數和人類語音的其他自然元素。

在識別每個用戶的意圖後，智能機器人會執行適當的操作。通常，AI 機器人接受了一組與它們所使用的業務相關的基本意圖的訓練。

作為開發人員，您需要提出單獨的 NLP 模型來處理不同的意圖。

處理實體

實體是指與任何產品、位置、地點、時間、人或任何類似事物相關的詞語或數據。在聊天機器人開發過程中，NLP 用於識別用戶的特定單詞。按照編程，它們將這些詞與可用的實體進行匹配，並收集編程的實體以完成任務。

簡化交互

借助自然語言處理，語言不再成為客戶與機器人交互時的障礙。 聊天機器人開發過程涉及使用 NLP 來簡化對話。

NLP 支持的智能機器人檢查常用名詞並去除大寫，以便它們能夠準確識別用戶輸入。
具有 NLP 的 AI 機器人會繼續向其詞彙表中添加新詞，並將精煉的詞庫轉移給其他機器人。
在聊天機器人開發過程中，NLP 有助於理解語法、連詞和時態，以簡化與客戶的轉換。
有時，用戶在與企業交流時會使用縮略語。機器人被訓練來擴展這些收縮以引出他們對話的準確含義。此外，他們刪除了單詞之間的撇號以促進更好的理解。
聊天機器人開發中的高級 NLP 功能包括機器翻譯、文檔分析和區分內容。

智能和上下文對話

智能聊天機器人開發的秘訣在於訓練機器理解用戶意圖並提出上下文響應。在處理查詢時，NLP 引擎會評估以下元素。

話語：用戶可以用不同的方式傳達一個句子。該聊天機器人根據話語的性質評估這些句子以生成響應。
意圖：正如我們所討論的，聊天機器人開發過程涉及意圖識別。因此，機器人識別問題陳述並幫助用戶。
上下文：上下文是另一個參數，它使機器人能夠識別用戶在談論什麼。
Session： Session記錄了用戶對話的兩個點，包括交互期的開始點和結束點。

聊天機器人開發過程涉及基於上述元素的編程響應。

NLP 簡化機器人對話的 4 種方式

您是否知道多達 62% 的客戶更喜歡與聊天機器人而不是人類互動？這主要歸功於它們的即時響應、準確性和自發響應。

由於大多數觀眾都傾向於使用機器，因此是時候重新考慮您的聊天機器人開發過程了。如果它仍然缺乏 NLP 集成，您很快就會落後於您的競爭對手。

探索 NLP 可以簡化聊天機器人對話以吸引客戶的四種方式。

自然地跨不同語言交談

在 NLP 出現之前，聊天機器人識別用戶意圖的主要障礙是客戶提供輸入的方式多種多樣。開發人員在聊天機器人開發方面的工作時間已經足夠長，可以用人類語言對其進行訓練。因此，即使是系統生成的聊天機器人響應也是上下文相關的，您會發現它們理解情感上的細微差別。

多虧了 NLP，開發人員已經成功地在面向人類的文本和系統生成的響應之間建立了聯繫。

NLP 能夠區分不同類型的客戶請求。響應這些請求的個性化方法顯著增強了客戶體驗。具體來說，使用人工智能的聊天機器人開發使這些工具能夠解釋以下元素。

文本結構
語言語義
語音短語
非結構化數據
跨語言語素
縮寫和口語

更好的客戶滿意度

來自在線平台和電子商務網站的即時響應是當今千禧一代所期望的。在聊天機器人開發中使用 NLP 使這些工具能夠分析問題並根據其複雜性對問題進行優先級排序。因此，機器人會根據上下文即時做出響應，從而提高客戶滿意度。

特別是，來自企業的更快響應在培養客戶信任方面大有幫助。這最終轉化為更大的業務量。智能機器人一直是電子商務領域的潮流引領者，像 Ubuy 這樣的老牌在線零售商都在擁抱這項技術。

借助專用機器人，客戶可以在您的平台上獲得應有的時間和關注。包括電子商務品牌在內的在線零售商的客戶保留率更高。此外，這些智能工具有助於降低獲取新客戶所涉及的成本和工作量。

降低客戶服務成本

通過集成聊天機器人，企業可以削減多達 30% 的客戶服務費用，這不是令人印象深刻嗎？

無論您從事哪個行業，您都需要考慮客戶服務成本，同時等同於您的盈利能力。在聊天機器人開發期間使用 NLP 意味著最少的人工參與。這有助於零售商削減客戶服務成本。為什麼不集成 AI 驅動的機器人來執行平凡或重複的任務？除了簡化工作流程之外，這種方法還可以提高您組織的效率。

情境參與

當客戶聯繫您的企業以解決他們的問題時，他們討厭被從一個代理人重定向到下一個代理人。在最壞的情況下，他們中的許多人最終得不到現場代理的支持。這種痛苦的經歷可能會對您的業務造成不利影響，導致客戶流失。

請記住，91% 的不滿意客戶永遠不會回來。在聊天機器人開發中使用 NLP 可以利用上下文參與。這意味著智能機器人會評估用戶的背景信息並根據上下文進行回复。此外，人工代理了解上下文，因此客戶無需一次又一次地重複他們的問題。

包起來

NLP 徹底改變了自動化對話，彌合了人類和機器導向通信之間的鴻溝。因此，至少在未來十年內，涉及 NLP 的聊天機器人開發應該受到主動開發人員的關注。

隨著 NLP 的不斷發展，開發人員正在試驗先進技術以增強其驚人的功能。憑藉增強的語言模型、複雜的算法和更好的語義解釋，聊天機器人將繼續複製人類的反應。難怪以數字方式運營的電子商務品牌和企業可以利用智能聊天機器人開發的優勢。