Este post fue hecho público como parte del Blogatón de ciencia de datos
Según Accenture, «el 57% de las compañías están de acuerdo en que los chatbots ofrecen un mayor retorno de la inversión con un mínimo esfuerzo».
Tabla de contenido :
1. ¿Qué es un chatbot?
2. Una inmersión en los tipos de chatbots
3. ¿Cuáles son las mejores plataformas para construir un chatbot?
4. ¿Cuáles son los mejores marcos para construir un chatbot?
5. El algoritmo para construir un Chatbot.
6. Consejos a seguir antes de crear su primer chatbot
7. Los 5 conjuntos de datos principales para su chatbot
1. ¿Qué es un chatbot?
El primer paso antes de aprender algo es que necesitamos saber qué es exactamente lo que vamos a aprender. Entonces, comencemos por comprender «¿Qué es un Chatbot?»
Un chatbot es un software que interactúa con humanos por medio de varios medios como voz, texto, gestos, etc. Un chatbot con el poder de dominios de IA como NLP (procesamiento del lenguaje natural) posibilita chats inteligentes y conversaciones más naturales entre humanos y tecnología.
Los chatbots se utilizaron ampliamente para servicios al cliente, como respuestas automáticas y orientación automatizada. Pero en la actualidad los chatbots se están usando en varios sectores como el campo educativo, los servicios personales, los servicios de asistente de viaje, los campos médicos, etc. El motivo importante para adoptar chatbots es debido a que hacen que el negocio sea más eficiente y mejoran la experiencia del cliente, lo que es un combustible real para cualquier negocio.
Los asistentes virtuales como Alexa, Siri y chatbots en Facebook Messenger, Telegram, WhatsApp o cualquier portal web caen bajo el capó de los chatbots.
2. Una inmersión en los tipos de chatbots
Los chatbots se clasifican en 2 (dos) tipos: –
2.1. Basado en lingüística / basado en reglas:
Esta categoría de chatbots simplemente sigue la regla o el algoritmo para responder a cualquier pregunta / consulta formulada por el usuario. Estos son bots simples que solo pueden responder al conjunto de preguntas que han sido preprogramadas dentro de él. Por eso, el bot no puede responder de manera más natural y la inteligencia de este tipo de bots dependía totalmente del programador que los diseñó. Se crea a través de codificación literal literal (de forma general lógicas if / else / then).
Existen muchas ventajas de utilizar chatbots basados en reglas: no son costosos, fáciles de manejar, de fácil integración, altamente seguros y responsables, pueden incluir ítems interactivos como imágenes, videos, etc.
2.2. Chatbots de IA:
Los chatbots de inteligencia artificial que usan el aprendizaje automático para ser más específicos de forma general se crean a través de la técnica de NLP (procesamiento del lenguaje natural), comprenden el contexto y la intención de una pregunta antes de responder o tomar cualquier acción. Estos chatbots generan sus propias respuestas a preguntas más complicadas usando respuestas en lenguaje natural. Cuanto más use y entrene a estos bot, más aprenden y más inteligentes se vuelven con tipos de respuestas casi reales.
Las ventajas aquí son: Son inteligentes, aprenden de la información y las experiencias, respuestas relativamente más naturales, una gama más extensa de habilidades para la toma de decisiones, etc.
3. ¿Cuáles son las mejores plataformas para construir un chatbot?
Las plataformas de chatbots no son más que una plataforma para crear chatbots y desarrollarlos. Las plataformas de chatbot son el mejor lugar para que los principiantes comiencen. Estas plataformas disponen un diseño simple y fácil de utilizar y no necesitamos ningún tipo de conocimiento de codificación, es simplemente una función de arrastrar y soltar. Todo lo que se necesitaría hacer es formar el flujo o algoritmo de cómo funcionará este chatbot.
Nuevamente, las plataformas de Chatbot se clasifican en dos tipos: –
3.1. Plataformas de desarrollo:
Las plataformas de desarrollo de chatbot le posibilitan crear un chatbot con / sin codificación en minutos. Puede diseñar, construir, probar e poner en práctica chatbots con las plataformas que he enumerado algunas plataformas de desarrollo a continuación.
- Chatfuel
- Botsify
- Manychat
- Bottr
- Flujo Xo
- api.ai
- motion.ai
- Botstar
3.2. Plataformas de publicación:
Es una plataforma donde el usuario puede ingresar y usar el chatbot. Algunas plataformas muy utilizadas son: –
- Flojo
- Amazon Echo
- Skype
- Mensajero
- Viber
- Portal web
- Telegram y etc.
4. ¿Cuáles son los mejores marcos para construir un chatbot?
Los Chatbot Frameworks son una especie de SDK que posibilita a los desarrolladores construir usando NLP, NLU y varias otras técnicas de vanguardia. Los marcos ofrecen bloques de construcción básicos como la intención, el contexto, las entidades y el diseño de conversaciones, según los cuales los desarrolladores necesitan crear bots a través de la codificación. A diferencia de las plataformas en Frameworks, no hay funciones de arrastrar y soltar, no hay flujo predefinido ni ningún tipo de plantilla.
- Dialogflow de Google
- Lex de Amazon.
- Bot Framework de Microsoft (MBF)
- IBM Watson
- WordPress
- Chatterbot
- Pila RASA
5. El algoritmo para construir un Chatbot.
- Indique el propósito del chatbot: ¿Qué tipo de servicios? ¿Qué problema abordar? ¿Cuál es el propósito de la existencia del chatbot?
- ¿Va a ser un chatbot basado en reglas / habilitado para IA?
- Seleccione la plataforma adecuada: Depende de su tiempo, conocimientos y presupuesto.
- Elección del marco: Elija qué tipo de técnica o tecnología va a usar, depende del conocimiento y la experiencia de programación, ¿qué tan complejo será su chatbot?
6. Consejos a seguir antes de crear su primer chatbot
- El chatbot debería sonar demasiado robótico y no debería ser demasiado formal.
- Siga el algoritmo mencionado previamente.
- Sigue repitiendo tu chatbot.
- Haga que los codificadores y desarrolladores se pongan en contacto, no solo para guiarlo, sino además para obtener comentarios e ideas válidas.
- Sea consciente de su tiempo y presupuesto.
7. Los 5 conjuntos de datos principales para su chatbot
Para modelos robustos de ML y NLP, entrenar el conjunto de datos del chatbot con big data correcto conduce a resultados deseables. Los conjuntos de datos de chatbots requieren una cantidad exorbitante de big data, entrenados usando varios ejemplos para solucionar la consulta del usuario. A pesar de esto, entrenar a los chatbots con datos incorrectos o insuficientes conduce a resultados no deseados.
- Preguntas naturales: NQ es el conjunto de datos que utiliza consultas que ocurren naturalmente y se centra en hallar respuestas leyendo una página completa, en lugar de depender de extraer respuestas de párrafos cortos.
- NPS Chat Corpus: El Corpus de chat de NPS es parte de la distribución Natural Language Toolkit (NLTK). Incluye tanto el NPS Chat Corpus completo como varios módulos para trabajar con los datos.
- Datos de idioma de Yahoo: Datos de idioma de Yahoo es una forma de conjunto de datos de preguntas y respuestas seleccionado a partir de las respuestas recibidas de Yahoo. El conjunto de datos consta únicamente del gráfico de membresía bipartita anónima y no contiene información sobre usuarios, grupos o discusiones.
- Equipo: Conjunto de datos de respuesta a preguntas de Stanford (SQuAD) es un conjunto de datos de comprensión de lectura, que consta de preguntas formuladas por trabajadores de la multitud en un conjunto de posts de Wikipedia, donde la solución a cada pregunta es un segmento de texto, o lapso, del pasaje de lectura respectivo, o la pregunta podría ser incontestable.
- ClariQ: El ClariQ El desafío se organiza como parte del taller EMNLP de IA conversacional orientada a la búsqueda (SCAI) en 2020. Esta es una forma de sistemas y series de IA conversacional, con el fin principal de devolver una respuesta adecuada en respuesta a las solicitudes del usuario.
Espero que esta guía elaborada te haya dado una idea y un vasto conocimiento sobre los chatbots. Pronto, en el futuro, además escribiremos acerca de cómo construir un chatbot. ¡Manténganse al tanto!
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