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如何使用机器学习和 NLP 创建聊天机器人?

聊天机器人、对话机器人、人工智能助理、智能虚拟助理、对话代理、数字助理、对话界面……我们找到了无数的名称来称呼这项技术,其中一些名称比其他名称更准确。专家们对于哪一种最好或者每一种之间存在哪些细微差别没有达成一致,但可以明确的是它们无处不在。 对话助理可以回答无数的问题和任务,例如购买火车票、了解商店中产品的库存、购买电影票、从餐厅订餐或用手机查看所在城市的天气。使用机器学习和自然语言处理(NLP)来创建这些聊天机器人是很常见的,确保它们能够根据示例检测用户通过文本需要什么,并通过具体而连贯的响应来维持对话。 聊天机器人的类型 尽管很明显这些机器的目的是让我们的生活更轻松一些,但根据其目的,有不同类型的聊天机器人: 新闻科维德 一些助理的目标是模仿人们的对话,保持无组织的对话。一个很好的例子是 Facebook 的 BlenderBot,它被设计为能够像人类一样保持对话:具有自己的个性,表现出同理心、知识、情感等。 其他的旨在保持简短的对话,也能够解决某些特定的任务。例如,苹果的 Siri 能够跟踪简短的对话并响应发送消息、设置闹钟或搜索歌曲等任务。

另一种类型是专门从事特定领域

的特定任务的聊天机器人。这些工  塞内加尔电话号码表 具可以为有限的复杂问题提供解决方案,例如预订航班、订餐、分析健康问题,或者购买火车票(这是 Renfe 助理艾琳帮助完成的任务)。 通常这些聊天机器人使用机器学习和自然语言处理(NLP)来提供解决方案并响应用户的需求。 在 NLP 中,他们需要自然语言理解(NLU ) 来理解用户所说的内容并能够对其做出响应(为此,他们使用我们稍后将看到的 另一方面,通过自然语言生成它们能够通过数据库查询等方式返回预制响应或个性化响应。 创建聊天机器人的步骤 如何创建聊天机器人?有些平台可以帮助设计对话代理、分析对话数据、搜索数据库或以相对简单的方式训练聊天机器人。网络上提供的众多工具包括Microsoft 的语言理解 这些工具通常依赖于意图、实体和对话流来 构建对话代理。为了更好地理解它,我们将通过最新类型的聊天机器人的具体示例来了解这些元素,这些机器人专门从事特定任务,因为它们的需求量很大,并且是工具最适合的设计对象。

过程检测 在本例中

我们将为一家花店创建一个助理。该聊天机器人将响应客户对花店的三种可能的查询,即所谓的意图,即: 开放时间训练聊天机器人意图 首先,需要训练机器人来检测用户文本输入的意图。为此,我们将为该工具提供短语示例,用户可以在有此意图时制定这些短语。即使用户没有准确地说出任何训练句子,聊天机器人也可以从这些短语中推断出意图。 例如,将使用诸如“花店营业时间是几点?我想知道你有什么营业时间”、“几点关门?”等句子进行训练。或者“我想知道营业时间到什么时候”,当顾客说“营业时间是多久?”时,你就能察觉到这个意图。 当聊天机器人检测到前两个意图之一时,它会给出具体而直接的响应。也就是说,当检测到客户的问题满足了所需的信息。然而,如果用户想要下订单,聊天机器人必须收集一些附加信息以满足客户的意图。 机器人需要知道所请求的产品类型(花束、皇冠或中心装饰品)以及该产品将包含什么类型的花朵(雏菊、玫瑰、康乃馨、紫丁香、百合、绣球花或郁金香);或者换句话说,为了执行用户要求的任务,机器人需要拥有两个实体的信息:与意图不同,实体不是  博目录 这样训练的,而是有必要提供每个实体的所有可能值以及这些值的同义词或变体(以下是同一示聊天机器人对话流程 一旦我们知道我们需要什么意图和实体,我们就必须在对话流中构建对话。

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