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ディープラーニングチャットボット：すべての知るべきこと
チャットボットを作成するときの目標は、人間の干渉を最小限に減少するか、まったく必要としないものにすることです。これは2つの方法で実現できます。 一番目の方法では、カスタマーサービスチームがAIから提案を受け、カスタマーサービスの方法を改善します。二番目の方法には、すべての会話自体を処理し、カスタマーサービスチームの必要性をなくす、深層学習チャットボットが含まれます。 チャットボットの力のおかげで、フェイスブックのメッセンジャーのチャットボットの数が1年以内で10万から30万に増加した。 MasterCardなどの多くの 人気ブランドも、独自のチャットボットをすぐに作成します。チャットボットとCMS を接続する ウェブサイトも一般的な方法となっており、関連するコンテンツの豊富なソースを提供しています。 しかし、ブランドがそのようなチャットボットをどのように活用できるかを説明する前に、ディープラーニングチャットボットが何かを見てみましょう。 ディープラーニングチャットボットとは何ですか？ ディープラーニングチャットボットは、「ディープラーニング」と呼ばれるプロセスを通じてゼ最初から直接学習します。このプロセスでは、チャットボットは機械学習アルゴリズムを使用して作成されます。ディープラーニングチャットボットは、すべてのデータと人間間の対話からを学習します。 ルアン・トング・ティン チャットボットは、テキスト上で意識を発達させるように訓練されており、人々と会話する方法を教えることができます。または、映画の会話やスクリプトを使ってチャットボットを教えることもできます。ただし、人間との会話は、最高のディープラーニングチャットボットを作成するための優先的な方法 です。データが多ければ多いほど、機械学習の効果は高まります。 ディープラーニングチャットボットとは何かがわかったところで、最初から構築する方法を理解してみましょう。 続きを読む：「ベトナムにオフショア開発センターを建設する方法（A-Z）」 ディープラーニングチャットボットの構築 1.データを準備する 機械学習関連のプロセスの最初のステップは、データの準備です。チャットボットをトレーニングするには、顧客とサポートスタッフの間に何千相互作用が必要です。 ディープラーニングチャットボット用の十分なデータポイントが存在するように、データは可能な限り詳細かつ多様である必要があります。この特定のプロセスは、オントロジーの作成と呼ばれます。この段階での唯一の目標は、できるだけ多くのインタラクティブを収集することです。 2.データの変形 データソースによっては、この手順が必要な場合と必要でない場合があります。データが適切に分離されていない場合は、データを観測の単一行に再形成する必要があります。 これの観測は、クラシファイアに追加されるメッセージ応答ペアと呼ばれます。このステップの目標は、会話の応答として1人のスピーカーを置くことです。すべての着信ダイアログは、応答の予測に役立つテキストインジケータとして使用されます。メッセージと応答のペアを作成するときに、次のような制限を設定する必要がある場合があります。 会話は2人の間だけ行うべきです。これにより、メッセージの送信先が明確になります.一分以内に送信される個別のメッセージを一つのメッセージにまとめることができます。メッセージと応答をペアにするには、メッセージへの応答が五分以内に来る必要があります。 再形成後、メッセージと応答のペアは次のようになります。 こんにちは、元気ですか？何もないですが、雨を楽しんでいます。今日は疲れた日です。同じです。 本当に忙しいです。 このデータを蓄積したら、データを消去する必要があります。URL、画像参照、ストップワードなどを削除する必要があります。 3.前処理 ディープラーニングチャットボットを構築するための次のステップは、前処理です。このステップでは、チャットボットがスペルミスを正しく理解できるように、機械学習に文法を追加する必要があります。 このステップに含まれるプロセスは、チャットのトークン化、ステミング、および見出し語化です。これにより、ディープラーニングチャットボットでチャットが読みやすくなります。 これには、無料で入手可能なNTLKツールを使用できます 。 前処理の最後のステップでは、ディープラーニングチャットボットの参照としてチャットの解析木を作成します。 4.チャットボットのタイプを選択します オントロジーと前処理が完了したら、作成するチャットボットのタイプを選択する必要があります。 作成できるチャットボットには、主に次の2つの タイプがあります。 ジェネレーティブ – ジェネレーティブモデルでは、チャットボットは事前定義されたリポジトリを一切使用しません。これは、ディープラーニングを使用してクエリに応答する高度な形式のチャットボットです。 検索ベース –このフォームでは、チャットボットはクエリの解決に使用する応答のリポジトリを持っています。質問に基づいて適切な応答を選択する必要があり、チャットボットはこれに準拠します。 検索モデルは、データの検索に完全に基づいているため、ほとんどミスを犯しません。ただし、これには別の制限があり、厳格すぎるように見えたり、応答が「人間的」に見えない場合があります。 一方、ディープラーニングチャットボットは、そのスタイルを顧客からの質問や要求に簡単に適合させることができます。ただし、このタイプのチャットボットでさえ、全然ミスをしない、人との活用を真似ることはできません。 チャットボットの包括モデルも、この分野の知識がかなり限られているため、完璧にするのが難しいです。実際、ディープラーニングチャットボットはまだチューリングテストに合格できていません 。 クエリが単純な場合、検索ベースのチャットボットは非常に役立ちますが、複雑なクエリにもチャットボットが必要です。これは、チャットボットが以前のメッセージでの発言も追跡する必要がある場合に特に当てはまります。検索ベースを元にづいてチャットボットは、簡単で安い質問を回答できます。 […]
