Т.ғ. к. Жантасова Ж. З
жүктеу/скачать 0.51 Mb.
|
| Архитектура и основные компоненты чат-бота. На рисунке 7 представлена общая архитектура чат-бота.
Рисунок 7 – Архитектура чат-бота. Первый компонент – интерфейс с пользователем, осуществляющий прием ввода пользователя (ввод речи с помощью микрофонов или ввод текста через веб-интерфейс) и передачу интерпретируемого вывода (через динамики для вывода синтезированной речи или экран мобильного устройства для вывода текста). Второй компонент – внутренняя диалоговая система, которая интерпретирует входных данные, управляет внутренним состоянием и генерирует ответы8. Во внутренней системе можно выделить 4 главных элемента: Получение входящих данных от пользователя (текст или речь); Понимание входного сообщения (NLU); Управление диалогом (принятие решения о дальнейшем диалоге); Генерация ответа (NLG). Следует добавить, что в современных чат-ботах, ориентирующихся на голосовое общение, в список элементов также добавляются такие пункты, как распознавание входящей речи и синтез сгенерированного ответа. Необходимо уточнить, что при получении входящих данных от пользователя в виде голосового сообщения, распознавание речи производится до этапа понимания сообщения. Второй элемент является наиболее важным во всей внутренней системе, так как от точности понимания сообщения пользователя зависит качество создаваемого чат-бота. Для гибридных чат-ботов проблему понимания естественного языка можно свести к следующим задачам: выделение тематики сообщения, выделение намерения (intent extraction) и распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER). В случае ботов, основанных на искусственном интеллекте, задачи остаются теми же, но меняются их методы выполнения. Так как боты, основанные на бизнес-правилах и гибридные чат-боты– боты единого назначения, намерения в них четко ограничены и соответствуют цели. Например, Siri может как открыть сайт, так и завести будильник, и показать прогноз погоды, и многое другое. После анализа информации, полученной от пользователя, происходит принятие решения о том, как нужно выстраивать общение дальше: уточнить недостающие детали, переспросить, поблагодарить, попрощаться и др. На финальном этапе происходит генерация ответа. Генерация реализована набором шаблонов, в которые вставляются кастомизированные данные (имя пользователя, заказ и т.д.). Это делается с целью максимально исключить возможность генерации потенциально неприятных сообщений. При создании чат-бота также немаловажным аспектом являются его основные компоненты. Базовыми являются: Намерения (intents или интенты): Данный компонент в предложении представляет собой цель высказывания и позволяет программе категоризировать направление диалога. Например, в предложении «Я хочу купить два билета на новый фильм Тарантино» программа должна распознать намерение совершить покупку. Сущности (entities): Сущность в предложении – это объект в реальном мире, который можно назвать. Также они являются метаданными намерений. В примере, представленном выше, можно выделить такие сущности, как «билет» - объект интента покупки, «два» - количество объектов, «новый фильм Тарантино» - подкатегория фильмов, которая является основной категорией. Высказывания (utterances): Высказывание представляет собой вариации приблизительных предложений или вопросов конечного пользователя. Одно и то же намерение можно выразить десятками способов. Для одного интента рекомендуется формулировать от 5 (минимум) до 10 высказываний, чтобы чат-бот правильно распознал намерение пользователя. После создания основных компонентов необходим такой этап, как обучение бота (training the bot). Он служит для создания модели кастомизированные данные (имя пользователя, заказ и т.д.). Это делается с целью максимально исключить возможность генерации потенциально неприятных сообщений. При создании чат-бота также немаловажным аспектом являются его основные компоненты. После создания основных компонентов необходим такой этап, как обучение бота (training the bot). Он служит для создания модели классификации намерений и сущностей на уже сформированных интентах для новых высказываний. Проверка качества чат-бота определяется уровнем доверия или степенью уверенности (confidence score): Уровень доверия – это показатель качества работы созданной модели классификации намерений. Чем выше уровень, тем более точно пользовательское высказывание соответствует конкретному интенту. жүктеу/скачать 0.51 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|