Esta postagem foi tornada pública como parte do Data Science Blogathon
De acordo com a Accenture, “a 57% das empresas concordam que os chatbots oferecem um maior retorno sobre o investimento com esforço mínimo”.
Tabela de conteúdo :
1. O que é um chatbot?
2. Um mergulho nos tipos de chatbots
3. Quais são as melhores plataformas para construir um chatbot?
4. Quais são as melhores estruturas para construir um chatbot?
5. O algoritmo para construir um Chatbot.
6. Dicas a seguir antes de criar seu primeiro chatbot
7. o 5 conjuntos de dados principais para o seu chatbot
1. O que é um chatbot?
O primeiro passo antes de aprender algo é que precisamos saber exatamente o que vamos aprender. Então, vamos começar entendendo “O que é um chatbot?”
Um chatbot é um software que interage com humanos por vários meios, como voz, texto, gestos, etc. Um chatbot com o poder de domínios de IA como PNL (processamento de linguagem natural) permite chats inteligentes e conversas mais naturais entre humanos e tecnologia.
Os chatbots eram amplamente usados para atendimento ao cliente, como respostas automáticas e segmentação automatizada. Mas atualmente os chatbots estão sendo usados em vários setores, como o campo educacional, serviços pessoais, serviços de assistente de viagens, campos médicos, etc. A razão importante para adotar chatbots é porque eles tornam o negócio mais eficiente e melhoram a experiência do cliente, o que é um verdadeiro combustível para qualquer negócio.
Assistentes virtuais como Alexa, Siri e chatbots no Facebook Messenger, Telegrama, WhatsApp ou qualquer portal da web estão sob o capô de chatbots.
2. Um mergulho nos tipos de chatbots
Os chatbots são classificados em 2 (dos) tipos: –
2.1. Baseado em linguística / baseado em regras:
Esta categoria de chatbots simplesmente segue a regra ou algoritmo para responder a qualquer pergunta / consulta feita pelo usuário. Esses são bots simples que só podem responder ao conjunto de perguntas que foram pré-programadas dentro dele.. Por isso, o bot não conseguia responder de forma mais natural e a inteligência desses bots era totalmente dependente do programador que os projetou. É criado por meio de codificação literal literal (geralmente lógico se / outro / então).
Existem muitas vantagens em usar chatbots baseados em regras: eles não são caros, fácil de lidar, fácil integração, altamente seguro e responsável, pode incluir itens interativos, como imagens, videos, etc.
2.2. Chatbots de IA:
Chatbots de inteligência artificial que usam aprendizado de máquina para serem mais específicos em geral são criados por meio da técnica de PNL (processamento de linguagem natural), entender o contexto e a intenção de uma pergunta antes de responder ou realizar qualquer ação. Esses chatbots geram suas próprias respostas para questões mais complicadas usando respostas em linguagem natural.. Quanto mais você usa e treina esses bots, quanto mais eles aprendem e mais inteligentes se tornam com tipos de respostas quase reais.
As vantagens aqui são: São inteligentes, aprender com informações e experiências, respostas relativamente mais naturais, uma gama mais ampla de habilidades de tomada de decisão, etc.
3. Quais são as melhores plataformas para construir um chatbot?
As plataformas de chatbot nada mais são do que uma plataforma para criar chatbots e desenvolvê-los. Plataformas de chatbot são o melhor lugar para iniciantes começarem. Essas plataformas têm um design simples e fácil de usar e não precisamos de nenhum conhecimento de codificação, é simplesmente uma função de arrastar e soltar. Tudo o que precisa ser feito é formar o fluxo ou algoritmo de como esse chatbot funcionará.
Novamente, As plataformas de chatbot são classificadas em dois tipos: –
3.1. Plataformas de desenvolvimento:
As plataformas de desenvolvimento do chatbot permitem que você crie um chatbot com / sem codificação em minutos. Pode projetar, acumular, testar e implementar chatbots com as plataformas Listei algumas plataformas de desenvolvimento abaixo.
- Chatfuel
- Botsify
- Manychat
- Bottr
- Flow Xo
- api.ai
- motion.ai
- Botstar
3.2. Plataformas de publicação:
É uma plataforma onde o usuário pode entrar e usar o chatbot. Algumas plataformas amplamente utilizadas são: –
- Solto
- Amazon Echo
- Skype
- Correio de entrega
- Viber
- portal da internet
- Telegrama e etc.
4. Quais são as melhores estruturas para construir um chatbot?
Chatbot Frameworks é um tipo de SDK que permite aos desenvolvedores construir usando NLP, NLU e várias outras técnicas de ponta. Os frames oferecem blocos de construção básicos como intenção, o contexto, entidades e layout de conversação, de acordo com o qual os desenvolvedores precisam criar bots por meio de codificação. Ao contrário das plataformas em Frameworks, sem funções de arrastar e soltar, não há fluxo predefinido ou qualquer tipo de modelo.
- Fluxo de diálogo do Google
- Lex da Amazon.
- Bot Framework de Microsoft (MBF)
- IBM Watson
- WordPress
- Chatterbot
- Pila RASA
5. O algoritmo para construir um Chatbot.
- Indique a finalidade do chatbot: Que tipo de serviços? Que problema resolver? Qual é o propósito da existência do chatbot?
- Será um chatbot baseado em regras / habilitado para IA?
- Selecione a plataforma certa: Depende do seu tempo, conhecimento e orçamento.
- Escolha da moldura: Escolha que tipo de técnica ou tecnologia usar, depende do conhecimento e experiência de programação, Quão complexo será o seu chatbot?
6. Dicas a seguir antes de criar seu primeiro chatbot
- O chatbot deve soar muito robótico e não deve ser muito formal.
- Siga o algoritmo mencionado anteriormente.
- Continue repetindo o seu chatbot.
- Coloque codificadores e desenvolvedores em contato, não apenas para te guiar, mas também para obter feedback e ideias válidas.
- Esteja ciente de seu tempo e orçamento.
7. o 5 conjuntos de dados principais para o seu chatbot
Para modelos robustos de ML e PNL, treinar o conjunto de dados do chatbot com big data correto leva a resultados desejáveis. Os conjuntos de dados do chatbot exigem uma quantidade exorbitante de big data, treinado usando vários exemplos para resolver a consulta do usuário. Apesar disto, treinar chatbots com dados ruins ou insuficientes leva a resultados indesejados.
- Questões naturais: NQ é o conjunto de dados que usa consultas de ocorrência natural e se concentra em encontrar respostas lendo uma página inteira, em vez de depender da extração de respostas de parágrafos curtos.
- NPS Chat Corpus: o NPS Cat Corpus faz parte da distribuição do Natural Language Toolkit (NLTK). Inclui o NPS Chat Corpus completo e vários módulos para trabalhar com os dados.
- Dados de linguagem do Yahoo: Dados de linguagem do Yahoo é uma forma de conjunto de dados de perguntas e respostas selecionados de respostas recebidas do Yahoo!. O conjunto de dados consiste apenas no gráfico de associação bipartida anônima e não contém informações sobre os usuários, grupos ou discussões.
- Equipe: Conjunto de dados de resposta de perguntas de Stanford (Pelotão) é um conjunto de dados de compreensão de leitura, consistindo em perguntas feitas por funcionários em um conjunto de postagens da Wikipedia, onde a solução para cada questão é um segmento de texto, o lapso, da respectiva passagem de leitura, ou a pergunta pode ser irrespondível.
- ClariQ: o ClariQ O desafio é organizado como parte do Workshop EMNLP sobre IA de conversação orientada para pesquisa (Velcro) sobre 2020. Esta é uma forma de sistemas e séries de IA de conversação, com o objetivo principal de retornar uma resposta apropriada em resposta às solicitações do usuário.
Espero que este guia elaborado tenha lhe dado uma visão e um vasto conhecimento sobre chatbots. Em breve, no futuro, também escreveremos sobre como construir um chatbot. Fique ligado!
Perfil do linkedIn: https://www.linkedin.com/in/hari-lakshman/
A mídia mostrada nesta postagem não é propriedade da DataPeaker e é usada a critério do autor.
