CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： Odigo的 Steven Harris 和Sabio的 Stuart Dorman 解釋了聊天機器人使用的一些算法。
聊天機器人使用什么算法？
Stuart Dorman (Sabio)
在構(gòu)建、開發(fā)和運行聊天機器人的過程中使用了幾種算法。
您需要做的第一件事是，如果您的聊天機器人支持語音，您需要理解自然語言語音并將其轉(zhuǎn)換為文本。所以語音識別是這個過程的第一步。
然后，該過程的第二階段是采用自然語言處理，這是一組單獨的算法，旨在首先解釋意圖，即客戶聯(lián)系的原因，然后提取有用的來自對話的信息片段，通常稱為實體。
所以這些可能是姓名、郵政編碼、地址等任何有助于推動對話取得成果的東西。
此外，您可能擁有與您的行業(yè)相關(guān)的特定分類法。因此，如果您是保險公司或旅游公司或類似的公司，可能會使用某些語言。所以流程的第三步是對話管理。這就是您創(chuàng)建對話并引導(dǎo)客戶獲得結(jié)果的地方。
所以這是你設(shè)計你要問的問題和你對某個問題的回答的地方。這里經(jīng)常使用機器學(xué)習(xí)，例如，您可以使用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以便提供一些示例問題。
然后，機器學(xué)習(xí)算法可以以此為基礎(chǔ)來理解人們提出問題的數(shù)十萬種不同方式，而無需您對這些步驟中的每一個步驟進行預(yù)編程。
然后該過程的最后一步是獲取該信息。如果您有基于語音的聊天機器人，請通過合成語音或文本轉(zhuǎn)語音將信息反饋給呼叫者。
再一次，我們越來越多地看到機器學(xué)習(xí)在這里被用來創(chuàng)造更自然的聲音來回放給客戶。學(xué)習(xí)不同的語調(diào)方式、不同的表達方式等，不同的完成句子的方式，使其聽起來盡可能自然。
所以這只是典型語音或聊天機器人中使用的一些算法的一個例子。
Steven Harris (Odigo)
Steven Harris (Odigo)
因此，當(dāng)您向聊天機器人發(fā)出查詢時，它需要理解并確信自己理解了該查詢。聊天機器人使用算法來做到這一點。有不同類型的算法具有不同的強度。
因此，例如，需要處理各種查詢的聊天機器人必須擅長將文本和單詞分類到特定類別，這樣它們才能縮小可能的響應(yīng)范圍。
一種流行的算法類似于Naive Bayes，它也很擅長確定聊天機器人對其預(yù)測的信心。
還有其他算法擅長識別查詢的主題，例如擅長處理文本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
自然語言處理對于聊天機器人來說絕對是關(guān)鍵，因為它決定了機器人如何理解和解釋單詞。但它也旨在學(xué)習(xí)人類語言的復(fù)雜性，包括語法、情感、意圖等。
當(dāng)你實現(xiàn)一個聊天機器人時，你需要非常清楚它的目的，這樣你就可以選擇一個使用最合適的算法類型的機器人。
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