แชทบอท ความต้องการหลักประการหนึ่งของบริษัทในปัจจุบัน คือการสื่อสารในทันทีและเปิดกว้าง หลายบริษัทได้ตระหนักถึงความสำคัญของวิทยาศาสตร์ขั้นสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ และแชทบอท เพื่อการสื่อสารที่ดีกับลูกค้า ดังนั้นในอนาคตอันใกล้แชทบอทที่ยอดเยี่ยม จะสามารถสื่อสารกับผู้คนได้เหตุผลสำหรับศักยภาพนี้คือแชทบอทสามารถ เรียนรู้โดยการค้นพบรูปแบบของความรู้

แชทบอทสองตัว แชทบอทมีสองประเภทหลัก ฟังก์ชันที่อิงตามคำสั่ง มีฟังก์ชันไม่มาก ฟังก์ชันเหล่านี้ ได้รับการฮาร์ดโค้ดไว้เพื่อให้แน่ใจว่ามีคำสั่ง และการตอบสนอง ที่เฉพาะเจาะจง สิ่งเหล่านี้ไม่สามารถตอบคำถามใหม่ทั้งหมดได้ แชทบอทที่ใช้ AI เป็นตัวแปรขั้นสูง ของแชทบอทตามคำสั่ง

สิ่งเหล่านี้สะท้อนถึงทางเลือกที่มากขึ้น เช่น พฤติกรรมของมนุษย์ ความเร็ว และปฏิภาณโวหาร เช่นเดียวกับจิตใจของมนุษย์ ทักษะการประมวลผล และการตอบกลับของแชทบอทเหล่านี้ จะเติบโตไปพร้อมกับการเติบโต ของความรู้ทางวิชาชีพ ซึ่งจะทำให้พวกเขา สามารถโต้ตอบได้มากขึ้น

แชทบอททำงานอย่างไร โปรดให้เราเจาะลึก ถึงความซับซ้อน ซึ่งทำให้หุ่นยนต์ สามารถให้การตอบสนองอย่างกะทันหัน เช่น คนที่ถูกต้องผ่านการค้นพบ AI ​​ของแชทบอทประกอบด้วยสองส่วน การประมวลผลภาษาบริสุทธิ์ NLP ช่วยเพิ่มศักยภาพ ในการเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ และลดเวลาที่ต้องใช้ในการตอบสนอง

แมชชีนเลิร์นนิงบวก กับการเรียนรู้เชิงลึกบางอย่าง ใช้อัลกอริธึมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งถูกจัดเรียงด้วยวิธีที่ยาก ในการตอบกลับ โครงสร้างของแชทบอท โครงสร้างแชทบอทออกแบบมาเพื่อตอบคำถาม สามารถช่วยแชทบอท ค้นหารูปแบบข้อมูลที่ป้อน จากนั้นบันทึกอินพุตเหล่านี้ เพื่อใช้อ้างอิงในอนาคต จึงเป็นการสร้างหลักสูตรของบทช่วยสอนนี้

การโต้ตอบกับผู้ใช้กับแชทบอท แต่ละแชทบอทสามารถมีส่วนต่อประสาน ผู้ใช้แบบกราฟิก ซึ่งก็คือการโต้ตอบตามหน้าจอ หรืออินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบเสียง การเปิดใช้งานด้วยเสียง แต่ละวิธีเป็นส่วนติดต่อลูกค้าแบบสนทนา ซึ่งลูกค้าสามารถให้ข้อมูลความรู้ เพื่อรอการตอบสนอง

แชทบอทวิเคราะห์เนื้อหาข้อความ หลังจากได้รับคำถามแล้ว”แชทบอท”จะเชื่อมโยงเจตนา และเอนทิตี ตามบริบท โดยจะส่งคืนคำตอบที่มีแนวโน้มว่า จะเกี่ยวข้องกับการสืบค้นมากที่สุด ในขั้นตอนนี้ การประมวลผลภาษาล้วน เข้ามามีบทบาท ช่วยให้ แชทบอทสามารถโต้ตอบกัน และให้การติดต่อแบบตัวต่อตัว

ตามธรรมเนียมแล้ว NLP จะทำงานกับการค้นหาเชิงลึก เพื่อตรวจหาภาษา พยายามเรียกใช้อัลกอริทึมบางอย่าง เพื่อค้นหาบริบทของการสืบค้น แยกเนื้อหาข้อความในส่วนการประมวลผลล่วงหน้าทั้งหมด และให้ผลลัพธ์หลังจากสร้างแบบจำลองอินพุต ความต้องการ NLP แบบกว้าง

การประมวลผลข้อมูลพื้นฐาน ของบุคคลที่ไม่มีประสบการณ์ ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ NLU ช่วยเปลี่ยนเนื้อหาข้อความ เป็นภาษาที่เครื่องเข้าใจได้ ด้วยเหตุนี้ การสร้างภาษาธรรมชาติ NLG จึงปรับโครงสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้าง เป็นเนื้อหาข้อความอีกครั้ง ซึ่งช่วยให้คาดเดาความตั้งใจที่แท้จริง ของนักช็อปได้

นอกจากนี้ แชทบอทยังรักษาการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งระบุอารมณ์ของลูกค้า ผ่านขั้นตอนที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ในรูปแบบไบนารี หรือชุดของลำดับอารมณ์ ที่แตกต่างกัน แชทบอทให้บริการโซลูชั่น แชทบอทใช้สองกลยุทธ์ เพื่อสร้างคำตอบสำหรับคำถาม ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้การตอบสนองใหม่ทั้งหมด

เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิง ใช้การขึ้นบรรทัดใหม่ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ยาก และสร้างการตอบสนอง ที่มีความแม่นยำสูง เลือกตัวเลือกที่ชาญฉลาด จากฐานข้อมูลหรือตัวเลือก API ที่มีให้โดยปลั๊กอินต่างๆ ใช้ฐานข้อมูลที่มีสภาพแวดล้อมที่ตั้งไว้ล่วงหน้า ซึ่งมีการตอบสนองที่เหมาะสม กับอินพุตจำนวนมาก ที่ให้ไว้ล่วงหน้า

เครื่องจะค้นหารูปแบบจากข้อมูล และทำการเลือกที่เกี่ยวข้องโดยที่มนุษย์ มีการแทรกแซงน้อยที่สุด หลังจากเสร็จสิ้นแต่ละขั้นตอน แชทบอทจะตอบคำถาม ในเนื้อหาข้อความ รูปภาพ เสียง และเนื้อหาอื่นๆอีกมากมาย นอกจากนี้ การจัดการไดอะล็อก ยังใช้เพื่อสร้างเส้นทางที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้แน่ใจว่าตัวเลือกได้รับการยอมรับเพิ่มเติม และกลไกตัวเลือกช่วย ให้ค้นพบได้ง่ายขึ้น

บทความอื่นที่น่าสนใจ    ➠   ไอโฟน สามารถปกป้องการคุกคามโทรศัพท์จากผู้อื่นได้จริงหรือไม่