摘要:個人人工智能(AI)助手正在成為一種日益普遍的交互工具,Chatbots利用機器學(xué)習(xí)算法做出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng),作為AI的一種實際應(yīng)用,可以考慮在開發(fā)中使用。
個人人工智能(AI)助手正在成為一種日益普遍的交互工具,而且有了現(xiàn)在可用的工具,AI助手的發(fā)展更加容易。之前我討論過基于語音的個人助理,今天想來探討基于文本的個人助理(也稱為Chatbots)。Chatbots利用機器學(xué)習(xí)算法做出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng),作為AI的一種實際應(yīng)用,我認為這是一個很有趣的工具,可以考慮在你的開發(fā)中使用。
與基于語音的個人助理類似,Chatbots使開發(fā)人員可以給客戶帶來對話體驗。然而,Chatbots依賴于文本(有時是圖像)進行對話而不是口頭交流。如果將Chatbots整合到用戶熟悉并對用戶最實用的領(lǐng)域(例如短信、信息平臺、電子郵件和網(wǎng)站),Chatbots將提供最佳的用戶體驗。這些互動可以是自助式客戶服務(wù)請求、語言培訓(xùn)工具,甚至是為兒童提供聯(lián)網(wǎng)玩具的形式。
從Bots到Chatbots
不是所有的機器人都是智能的,有基于一套簡單規(guī)則的機器人,也有通過高級機器學(xué)習(xí)進行復(fù)雜對話的機器人。
簡單腳本機器人可能會掃描基于“地址”或“聯(lián)系人”等特定關(guān)鍵詞的文本,旨在提供定位商店的自助服務(wù)。這可能會導(dǎo)致一些混淆的互動,例如有人想“將隱形眼鏡送到我的家庭地址”,結(jié)果卻提供了商店的地址。
如果處理特定的問題,例如收集用戶數(shù)據(jù)以更新護照,則可以對機器人進行編程,僅處理那些相關(guān)的查詢,而排除其他查詢。這些程序很容易實現(xiàn),但范圍有限,因此可能最終會令用戶感到很沮喪。此外,對這些程序進行更改并添加新的命令可能會非常耗時,因為它們需要了解人工智能和機器學(xué)習(xí)開發(fā)的程序員。
為了達到智能chatbot的水平,需要在運行時進行復(fù)雜的文本分析,以了解用戶所輸入文本的語境。這種處理可以使用AI機器學(xué)習(xí)來完成。通過與人交談并記住他們的反應(yīng),chatbot算法可以使學(xué)習(xí)更加人性化。如果您還不了解機器學(xué)習(xí),請查看我們的eBook,以幫助您快速了解。
自然語言處理
無論您是采用簡單的bot或復(fù)雜的chatbot作為您的AI助手,自然語言處理(NLP)都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。NLP是AI從文本中提取含義的方法:
1. 文本被標(biāo)記并分解成單獨的單詞。
2. 采用詞性標(biāo)注將詞語分為名詞、動詞、形容詞等。
3. 采用隱馬爾可夫模型、條件隨機場模型等統(tǒng)計模型預(yù)測每個單詞的含義。
4. 采用語法分析樹建立單詞之間的依賴關(guān)系以減少歧義。
5. 從之前的預(yù)測推斷出一個行為,并將其傳遞給處理它的算法。
自然語言生成
一旦AI確定了它將如何響應(yīng),它就需要生成一個答案并將其作為回答發(fā)回給用戶。與NLP相比,它的任務(wù)更直接:
1. 掃描結(jié)果以確定傳送哪些內(nèi)容。不是所有的信息都對最終用戶有用。
2. 選定的結(jié)果被組織成一個樹形結(jié)構(gòu)來確定如何產(chǎn)生響應(yīng)。
3. 選擇詞匯,以確保動詞時態(tài)和名詞格式準(zhǔn)確。
4. 之前的選擇被合并成最終的句子,并返回給用戶。
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AI
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