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# 如何使用深度 NLP 構建聊天機器人？

已發表: 2021-08-06

早些時候，聊天機器人曾經是一個很好的噱頭，沒有真正的好處，只是另一台可以試驗的數字機器。 然而，隨著時間的流逝，它們已經發展成為企業界不可或缺的工具。

當然，開發和維護聊天機器人是一項耗費時間、精力和金錢的工作。 然而，是否有說服力的企業，無論是新成立的還是老牌企業，都在這種令人驚嘆的人性化和顛覆性技術上碰碰運氣？

隨著企業努力確保客戶在任何時候、任何地點和任何一天都可以訪問相關信息，將對話式聊天機器人集成到企業平台或網站似乎是不可避免的。

- 據 Markets and Markets 估計，據說 NLP 行業將從 2019 年的 102 億美元擴大到 2024 年的 264 億美元，複合年增長率為 21%。
- 同一項研究還預測，對話式 AI 行業將從 2019 年的 42 億美元增長到 2024 年的 157 億美元，複合年增長率為 30.2%，高於整個 NLP 市場。
- 根據 IBM 的說法，聊天機器人可以幫助企業節省客戶服務成本，方法是改善和加快響應時間，為座席提供更多時間處理其他具有挑戰性的工作，並回答近 80% 的常規問題。
- Outgrow 的一些報告指出，到 2021 年，預計80% 的企業將集成某種形式的聊天機器人系統。
- 聊天機器人越來越受歡迎，以至於 Facebook Messenger 上的聊天機器人數量在短短一年內從 10萬增加到 30 萬。
- 商務平台或網站中的聊天機器人集成是不可避免的，因為今天的公司正努力確保客戶隨時隨地都能訪問正確的信息。
- 許多流行的企業商業品牌，如萬事達卡，也迅速開發了自己的聊天機器人。 聊天機器人正在以最令人驚訝和激動人心的方式影響企業界，從美國運通的客戶服務到 Google Pixel 的呼叫篩選軟件，在為客戶提供服務的同時提供快速響應和 24/7 可用性。

但是，在我們了解您的公司如何從深度學習聊天機器人中受益之前，讓我們快速瀏覽一下深度學習聊天機器人是什麼？

深度學習聊天機器人是聊天機器人的一種形式，它使用自然語言處理 (NLP) 將用戶輸入映射到意圖，目的是對消息進行分類以獲得準備好的響應。 訣竅是通過使用 NLP 促進聊天機器人開發，使其看起來盡可能真實。

基於復雜的深度學習和自然語言理解，聊天機器人是一種智能的人工智能軟件，使機器人能夠通過自然語言理解 (NLU) 進行處理、理解和響應。

支持現代 NLP（自然語言處理）的聊天機器人不再與人類區分開來。 並且由於將 NLP 整合到聊天機器人軟件中，我們的日常生活和業務可以大大方便或變得容易，因為聊天機器人現在能夠識別用戶的確切意圖，就像人類可以解釋彼此的語言一樣。

在使用 NLP 進行聊天機器人開發時，您的目標應該是創建一個需要很少或不需要人工交互的聊天機器人。 有兩種方法可以做到這一點。

- 第一種方式是來自 AI 的建議。 在這裡，客戶服務人員會收到來自 AI 的建議（根據數據收集和解釋），以改進客戶服務程序。
- 第二個是聊天機器人的 NLP 技術，它使用深度學習來處理所有討論，並且不需要客戶服務代表。

## 構建聊天機器人時的意圖概念

用戶與聊天機器人交互的意圖，或聊天機器人從特定用戶接收到的每條消息背後的意圖，稱為“意圖”。

這些意圖可能因一個聊天機器人解決方案而異，具體取決於您設計聊天機器人解決方案的領域。

因此，為您的聊天機器人獲得與您開發它的領域相關的正確意圖非常重要，這也將決定使用深度 NLP 開發聊天機器人的成本。

例如，一家旅遊公司的語音聊天機器人將響應相關的固定短語，如特定城市的旅行推薦或特定城鎮的正宗美食選擇，或當地手工藝品的購物地點和地點等。

那麼，為什麼有必要定義這些意圖呢？

意圖是一個非常重要的方面要掌握。 您的聊天機器人必須能夠理解用戶所說或想要做什麼，以便回答查詢、從領域知識庫中搜索並執行許多其他操作，以便繼續與用戶對話。

因此，您的聊天機器人必須能夠從用戶的消息中識別用戶的意圖。

你如何讓你的聊天機器人理解意圖，以便它理解人們想要什麼並做出適當的回應？

要成為客戶選擇的一部分，對您和您的組織來說，用機器人塑造未來非常重要。這裡的策略是將您的聊天機器人開發與深度 NLP 相結合，以實現最準確的意圖識別和產生適當的響應。

現在是時候深入研究當今使用 NLP 的複雜聊天機器人的內部運作了。 讓我們在下一節中閱讀有關如何構建 NLP 聊天機器人的內容？

## 如何構建 NLP 聊天機器人？

標記化、規範化、識別實體、依賴解析和生成是 NLP 聊天機器人讀取、解釋、理解、創建和發送響應所需的五個主要階段。

讓我們更仔細地看看 NLP 在聊天機器人中是如何工作的。

1.業務邏輯分析

這個階段是必要的，這樣開發團隊才能理解我們客戶的要求。 一個團隊必須進行發現階段，檢查競爭市場，為您未來的聊天機器人定義基本功能，然後構建您未來產品的業務邏輯。

2.渠道和技術棧

如果要構建 NLP 聊天機器人，最好使用 Twilio 平台作為基本渠道。 另一方面，電報、Viber 或環聊是構建文本聊天機器人的最佳渠道。

使用深度 NLP 工具進行聊天機器人開發的最突出和最廣泛使用的技術是：Python Pandas Twilio TensorFlow SpaCy Telegram、Viber 或 Hangouts 3. 開發與 NLP 集成

構建客戶端機器人並將其連接到提供者的 API 是創建機器學習聊天機器人的前兩個階段。

工作完成後，您可以將 AI 與 NLP 集成，這有助於聊天機器人通過與人類的每一次互動來擴展其知識。 為此，您可以聯繫 AI 聊天機器人開發公司。標記化：聊天機器人的開發首先將文本分解成小塊（稱為“標記”）並刪除標點符號。

- 規範化：機器人然後搜索文本中常見的拼寫錯誤、俚語或拼寫錯誤，並將它們轉換為“正常”版本。
- 識別實體：在所有單詞都標準化後，聊天機器人會嘗試確定正在說什麼。 例如，它將北美視為一個地區，67% 的比例，谷歌是一家公司。
- 依賴解析：機器人接下來將句子分為名詞、動詞、賓語、標點符號和常用短語。
- 生成：最後，聊天機器人根據前一階段收集的數據開發出許多響應，並選擇最合適的響應發送給用戶。
4. 測試

在測試階段，我們開始詢問我們使用 NLP 教聊天機器人在準備好後回答的問題。 我們可以利用手動測試來確保聊天機器人收集更多數據並提供適當的響應。

測試可以幫助您確定您的用於聊天機器人開發過程的 AI NLP 工具是否達到標準。

由人工智能驅動的聊天機器人可以幫助您吸引更多用戶、節省時間並改善您網站的狀態。 因此，訪問您網站的人越多，您賺的錢就越多。

世界各地的企業都在轉向機器人來降低客戶服務成本並提供全天候的客戶服務。 聊天機器人由非常傳統的技術提供支持。 NLP 還有很長的路要走，但它已經為當前狀態下的聊天機器人帶來了很多希望。

## 結論性想法

聊天機器人領域在如何改進答案和選擇基於問題生成最相關答案的最佳模型等方面仍然很艱難。

智能聊天機器人最引人注目的方面之一是，每次相遇，它們都會變得更聰明。 另一方面，機器學習聊天機器人仍處於小學階段，一開始就應該受到嚴密控制。 NLP容易產生偏見和不准確，它可以學會以令人反感的方式說話。

既然您知道 NLP、機器學習和聊天機器人的功能，您就可以開發並發布您的新聊天機器人策劃人了。 終於是時候讓值得信賴的聊天機器人應用程序開發公司的聊天機器人開發服務來幫助您在客戶服務團隊面前充當友好且知識淵博的代表了。

如果您對構建聊天機器人感興趣，那麼您會發現有各種強大的聊天機器人開發平台、框架和工具可供使用。

因此，與其採用機器人開發框架或其他平台，不如聘請一家聊天機器人開發公司來幫助您使用深度學習構建一個基本的智能聊天機器人。

是時候通過美國和其他地區最好、最兼容和高端的聊天機器人應用程序開發公司，使用最敏捷的平台為聊天機器人開發 NLP 來自動化和簡化您的客戶服務了。

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