至于聊天机器人的类型:Chatbot的深度学习

时间:2019-03-26 12:16:15 阅读:49次

  

  随着越来越多的公司寻求开发聊天机器人的不同方法,深度学习聊天机器人仍然是一个热门话题。聊天机器人的深度学习技术只是使用人工智能(AI)模拟人类对话的几种不同方法之一。当聊天机器人必须回答复杂问题和/或以高准确度理解各种不同意图(例如超过100个用户意图)时,需要更复杂的方法。

深度学习聊天机器人的优点和缺点

  在上一篇文章中,我们讨论了聊天机器人如何简化人与机器之间的交互(什么是Chatbot?)今天,我们将探讨基于深度学习或机器影响聊天机器人的优缺点学习。

  聊天机器人的机器学习和深度学习正在兴起,特别是得益于Siri,Alexa或Cortana等虚拟助手,消费者可以通过智能手机甚至家用电器和设备使用他们的语音进行互动。

  这些系统的核心基本上有两种不同的技术:

监督学习。在这种情况下,聊天机器人软件由大量请求进行训练。每个请求都与特定的“标签”相关联,该标签代表特定的用户意图。优点:基于监督方法的深度学习或机器学习可以实现高水平的准确性。缺点:然而,这种方法需要一组很好的,正确标记的例子,否则培训过程就不会成功。
无监督学习。在这种情况下,聊天机器人软件依赖于非常多的示例来独立地识别请求和相应的用户意图。优点:系统可能不需要人工监督和一组明确标记的示例。缺点:完全独立的方法是不可能的,因为训练样例集不仅应该非常广泛和多样化,而且要高质量,以确保聊天机器人得到适当的训练。

  这两种方法都可以利用一些基本的自然语言处理(NLP)功能,但同时需要很长时间的培训和大量良好,适当的数据。像Siri这样的系统每周收到超过10亿个请求,而在当今企业界培训深度学习系统所需的数据量要低得多。

  数据不佳意味着结果不佳。除非训练阶段不断重复,否则缺乏适当训练系统的良好例子将导致近似结果,或更糟糕的是,完全错误的答案或没有答案。

结论

  由于像Siri这样的消费者应用程序,聊天机器人一直受到私人和公共组织的广泛关注,并且预计他们将继续在人工智能解决方案市场上崛起。根据Gartner的说法,“到2020年,客户将管理他们与企业关系的85%,而不与人类进行互动”,并且“到2020年,超过50%的大中型企业将拥有部署产品聊天机器人。“

  消费者喜欢聊天机器人(包括好奇心和娱乐节目)有几个原因;公司也可以从聊天机器人中获益,例如改善日常任务的机会,同时处理来自用户的多个请求,减少客户服务工作和成本,更好地了解客户问题和期望,最后,提高他们的忠诚度。

  问题在于典型的企业数据世界场景与消费者完全不同,特别是如果我们看一下如何实现聊天机器人。

例如,深度学习聊天机器人可能适合消费者环境,而在企业界,通常很难轻松收集大量准备好用于训练系统的好例子。

  出于这个原因,越来越多的公司正在寻找更复杂的方法,例如基于不同AI算法的混合方法,机器学习/深度学习和高级NLP。最后,不要忘记聊天机器人以及其他形式的AI不是魔术,任何AI解决方案总是基于编程。

  

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