1. Цифровой диалог
жүктеу/скачать 336.4 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- обработкой естественного языка
- Обработка естественного языка
- Dialogflow
- сущности
- намерением
| Историю диалога (журнал сообщений) можно просмотреть через лид или контакт-центр. Также, администраторам доступен журнал веб-хуков и запросов к серверу Metabot.
Обработка естественного языка (NLP) Отлично! Раз вы добрались до этой секции, значит теперь вы имеете хорошее представление об основных компонентах платформы Мetabot и ее уникальной архитектуре. Уверен теперь вы понимает, как можно использовать Metabot и в каких задачах. Теперь давайте рассмотрим расширения платформы обработкой естественного языка, когда пользователь не путешествует по сценарию, а вводит текст в свободной форме. Вы можете подумать, что можно использовать регулярные выражения (regex) в маршрутах для реакции на слова и даже фразы, но что делать, когда фраз и оборотов десятки и сотни, а также нужно учесть кучу синонимов и различных сленговых фраз? Регулярки однозначно не годятся. На помощь приходит нейросеть. Обработка естественного языка (NLP, от англ. Natural Language Processing) — это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и использовать человеческий язык. В основе этого лежит идея о том, что наши компьютеры, программы и боты должны понимать нас так же легко, как мы понимаем друг друга. В контексте чат-ботов, NLP помогает боту понимать ввод пользователя, даже если он не соответствует точным командам или фразам, которые были заранее запрограммированы. Например, если Боб спрашивает "Как мне отследить мой заказ?", бот, обученный с помощью NLP, поймет, что пользователь хочет узнать информацию о состоянии его заказа, даже если эта фраза не была заранее запрограммирована. В Metabot есть готовая интеграция с Google Dialogflow. Dialogflow (сокращенно «DF») — это облачный сервис распознавания естественного языка от Google, который поддерживает различные языки, в том числе русский. У него естьбесплатные лимиты использования. Мы также планируем подключить DeepPavlov, Rasa и другие популярные NLP. Если у вас есть свой движок и вы хотели бы сотрудничать, напишите нам. Чаще всего в реальных проектах NLP используется как инструмент навигации, чтобы направить пользователя в нужный нам сценарий диалога, либо в самом начале разговора, когда пользователь пришел к нам с проблемой или вопросом — задает вопрос сходу, либо когда в ходе разговора возник новый вопрос. Также, с помощью NLP вы сможете извлекать сущности и переменные (entity extraction) из свободного ввода. Сущности — это справочники с набором значений, например, города, блюда, страны. Извлечение сущностей позволяет упростить пользовательский опыт и еще больше автоматизировать коммуникацию. В качестве примера, вернемся к Бобу, который открыл чат с намерением проверить состояние своего заказа. Если бы в чате мы предусмотрительно не добавили быструю кнопку "Track my order", то вероятнее всего Боб спросил бы об этом в чате, например, написав одну из следующих формулировок: "Здравствуйте! Как мне отследить заказ?"; "Где моя посылка? Трекинг номер ABC1-EFG7"; "Мне два дня назад должен был прийти заказ, что случилось?"; "Трекер". Все эти вариации выражают одно и того же намерение получить информацию о заказе. Разные вариации вопроса на одну и ту же тему собираются в одну группу, которую называют намерением (intent). жүктеу/скачать 336.4 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|