Os seres humanos são constantemente fascinados com aparelhos acionados por IA automáticas. A última tendência que está chamando a atenção da maioria da indústria de tecnologia são os chatbots. E com tanta pesquisa e avanço no campo, a programação está se tornando mais humana, além de ser automatizada. A combinação de reação de resposta imediata e conectividade consistente faz com que elas sejam uma mudança envolvente na tendência das aplicações web.

O que é um Chatbot?

Em termos gerais, um bot nada mais é do que um software que executa tarefas automáticas. Em outros termos, um bot é um programa de computador projetado para se comunicar com usuários humanos pela Internet. Este artigo enfocará a classe de bots que vivem em plataformas de bate-papo e sites, por exemplo, chatbots.

A definição mais natural de um chatbot é – um programa desenvolvido que pode ter uma discussão / conversa com um humano. Por exemplo, qualquer usuário pode perguntar ao bot uma consulta ou uma declaração, e o bot responderá ou realizará uma atividade conforme apropriado.

Um chatbot interage em um formato semelhante ao de mensagens instantâneas. Ao replicar artificialmente os padrões das interações humanas no aprendizado de máquina, os computadores podem aprender por si mesmos sem programar o processamento de linguagem natural.

Enquanto bot é a capacidade de um computador de entender a fala humana ou o texto curto para robô de chat. Um chatbot é apenas um programa de computador que simula fundamentalmente as conversas humanas. Permite uma forma de interação entre um humano e uma máquina a comunicação, que acontece via mensagens ou comando de voz.

Chatbot virtual e o papel dos humanos

Um chatbot é programado para funcionar independentemente de um operador humano. Pode responder a perguntas formuladas em linguagem natural e responder como uma pessoa real. Ele fornece respostas com base em uma combinação de scripts predefinidos e aplicativos de aprendizado de máquina.

Quando é feita uma pergunta, o chatbot irá responder com base no banco de dados de conhecimento disponível para ele naquele momento. Se a conversa introduzir um conceito que não está programado para entender, ele irá desviar a conversa ou potencialmente passar a comunicação para um operador humano. De qualquer forma, ele também aprenderá com essa interação, bem como com interações futuras. Assim, o chatbot crescerá gradualmente no escopo e ganhará relevância.

Por exemplo, se você tiver perguntado à Alexa, à Amazon, à Apple Siri ou à Cortana da Microsoft, “Qual é o tempo hoje?”, Ela responderia de acordo com os últimos boletins meteorológicos aos quais ela tem acesso. A complexidade de um chatbot é determinada pela sofisticação de seu software subjacente e pelos dados que ele pode acessar.

Definição de chatbots

Chatbots são softwares que podem responder automaticamente às pessoas seguindo um conjunto de instruções que possuem em seus códigos, e sem a necessidade de um humano do outro lado. (Foto: Medium)

Infraestrutura para robôs de chat

Cada empresa expandiu a infraestrutura de TI. De diferentes áreas, empresas com diferentes provedores de suprimentos, executadas em muitos aplicativos diferentes, internos e caracterizados, bem como ERP, englobam aplicativos. Existem outras aplicações essenciais, como CRM e portais de clientes, que são a espinha dorsal do ERP.

Atualmente, muitas empresas de comércio eletrônico estão buscando várias maneiras de usar os chatbots para melhorar as experiências de seus clientes. Quer seja para fazer compras, reservar bilhetes ou simplesmente para atendimento ao cliente. A próxima vez que você ouvir falar de um chatbot, especialmente em negócios e viagens, lembre-se de olhar além do termo chique. E pergunte como isso realmente agrega valor ao seu programa de viagens.

Como as linguagens humanas são processadas por chatbots?

Um chatbot é como um aplicativo normal. Existe uma camada de aplicativo, um banco de dados e APIs para chamar outras administrações externas. Os usuários podem acessar facilmente os chatbots e adicionar complexidade ao aplicativo.

No entanto, há um problema comum que deve ser enfrentado. Não consegue compreender o plano do cliente. No momento, os bots são treinados de acordo com as informações passadas disponíveis para eles. Assim, a maioria das organizações tem um chatbot que mantém logs de conversas. Os desenvolvedores utilizam esses logs para analisar o que os clientes estão tentando fazer. Com uma mistura de ferramentas e modelos de aprendizado de máquina, os desenvolvedores coordenam as consultas dos clientes e respondem com a melhor resposta apropriada.

Por exemplo, se algum cliente estiver perguntando sobre pagamentos e recibos, como “onde está o recibo de pagamento do meu produto?” E “Não recebi o recibo de pagamento?”, As duas frases serão consideradas como tendo o mesmo significado.

Se não houver dados abrangentes disponíveis, APIs diferentes podem ser utilizadas para treinar o chatbot.

Como os Chatbots são treinados?

Treinar um chatbot ocorre em uma escala consideravelmente mais rápida e maior do que a educação humana. Enquanto os representantes normais de atendimento ao cliente recebem uma instrução manual com a qual devem ser detalhados, um chatbot de suporte ao cliente é alimentado com um grande número de registros de conversas e, a partir desses registros, o chatbot pode entender que tipo de pergunta precisa, que tipo de respostas .

Arquitetura e Métodos de Trabalho de Chatbots.

O chatbots funciona com base em três métodos de classificação:

Padrões

Os Bots utilizam correspondências de padrões para agrupar o texto e produzem uma resposta apropriada dos clientes. “AIML (Artificial Intelligence Markup Language), é um modelo estruturado padrão desses Padrões. Um exemplo simples de correspondência de padrões tem uma programação simples que pode fornecer o seguinte resultado:

Humano: Quem inventou o email?

Robô: Segundo o Google, Ray Tomlinson inventou o email.

O Chatbot sabe a resposta apropriada porque o nome dele está no padrão relacionado. Da mesma forma, os chatbots reagem a qualquer coisa relacionada aos padrões correlatos. Mas não pode ultrapassar o padrão relacionado. Para levá-lo a um estágio progressivo, os algoritmos podem ajudar.

Para todo tipo de pergunta, um padrão notável deve estar acessível no banco de dados para dar uma resposta razoável. Com um número de combinações de padrões, faz uma estrutura hierárquica. Nós utilizamos algoritmos para diminuir os classificadores e produzir a estrutura mais razoável.

Entendimento de Linguagem Natural (NLU)

Este NLU tem 3 conceitos específicos da seguinte forma:

Entidades: Essencialmente, representa uma ideia para o seu chatbot. Por exemplo, pode ser um sistema de pagamento no seu chatbot de comércio eletrônico.

Contexto: quando um algoritmo de compreensão de idioma natural examina uma frase, ele não tem o pano de fundo histórico da conversa de texto do usuário. Isso implica que, se obtiver uma resposta a uma pergunta que foi feita recentemente, ela não se lembrará da consulta. Assim, as fases durante a conversa do chat são armazenadas separadamente. Pode ser banners como “Encomendar Pizza”. Ou pode incluir outros parâmetros como associar o nome de um estabelecimento à sua área de atuação. Com o contexto, você pode facilmente relacionar expectativas com a necessidade de compreender a última questão.

Expectativas: É o que um chatbot deve atender quando o cliente envia uma consulta. Qual pode ser o mesmo para inquéritos diferentes. Por exemplo, o objetivo acionado para “Eu quero comprar um par de sapatos brancos” e “Você tem sapatos brancos? Eu quero comprá-los ”ou“ mostre-me um par de sapatos brancos ”, é o mesmo: uma lista de lojas que vendem sapatos brancos. Assim, todo o texto de digitação do usuário mostra um único comando que é a tag de identificação; sapatos brancos.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

Processamento de Linguagem Natural (PNL) O Chatbots encontra uma maneira de converter a fala ou o texto do usuário em dados estruturados. Que é então utilizado para escolher uma resposta relevante. Processamento de Linguagem Natural inclui alguns passos padrões.

Tokenização: A PNL separa uma série de palavras em tokens ou peças que são linguisticamente representativas, com um valor diferente no aplicativo.

Análise do sentimento: ele estudará e aprenderá a experiência do usuário e transferirá a consulta para um humano quando necessário

Normalização: este modelo de programa processa o texto para descobrir os erros tipográficos e os erros comuns de ortografia que podem alterar o significado pretendido da solicitação do usuário.

Reconhecimento de Entidade Nomeada: O modelo de programa do chatbot procura diferentes categorias de palavras, semelhantes ao nome do produto em questão, ao endereço ou nome do usuário, qualquer que seja a informação necessária.

Análise de Dependência: O Chatbot pesquisa os assuntos, verbos, objetos, frases comuns e substantivos no texto do usuário para descobrir frases relacionadas que o usuário deseja transmitir.

Para muitas aplicações, o chatbot é conectado ao banco de dados. O banco de dados é utilizado para sustentar o chatbot e fornecer respostas apropriadas para cada usuário. A PNL pode traduzir a linguagem humana em informação de dados com uma mistura de texto e padrões que podem ser úteis para descobrir respostas aplicáveis.

Existem aplicativos PNL, interfaces de programação e serviços que são utilizados para desenvolver chatbots. E tornar possível para todos os tipos de empresas – pequenas, médias ou grandes indústrias. O ponto principal aqui é que os bots inteligentes podem ajudar a aumentar a base de clientes aprimorando os serviços de suporte ao cliente, ajudando, assim, a aumentar as vendas.

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