Первый из 14 уроков обучения Dialogflow на курсе «Разборки чат-ботов»

Андрей Отинов -

Добро пожаловать в раздел «Разборки чат-ботов».
Я Приянка Вергадия, и в этой серии мы посмотрим, как помочь нашим алгоритмам машинного обучения на Dialogflow лучше общаться с пользователями.

Разговорный опыт что это такое

Для нас, людей, разговор естественен. Это часть нашей повседневной жизни. Мы это фундаментально понимаем и все нюансы вокруг него потому что, честно говоря, это часть нас. Вот почему попытки научить машину разговаривать так сложно. Все дело в опыте разговора.

Окей, Google, какая завтра погода?
GOOGLE: завтра в Маунтин-Вью,
будут ливни с тепература 16-22 градуса тепла

Почему разговорный опыт так важен

Как вы взаимодействуете с машинами сейчас кажется довольно простым. Вы просто спрашиваете что-то, и машина отвечает. Но оказывается, что это действительно сложно понимать человеческую речь правильно машиной, поскольку люди запрашивают информацию разными способами. Например, как узнать погоду можно сказать, «Какой прогноз на сегодня?», или «Какая погода сейчас?» или «Какая температура завтра в Сан-Франциско?»

Понимание Естественного Языка NLU

Если бы вы кодировали расшифровку фраз традиционно, вам, скорее всего, понадобится целая матрица условных выражений чтобы выяснить все крайние случаи для всех способов, которыми могут спросите эту единственную информацию. Но, как вы понимаете, это не совсем реализуемо.

Здесь Natural Language Understanding или Понимание Естественного Языка, приходит на помощь. NLU — это технология, которая помогает переводить человеческий язык на компьютерный язык и наоборот. Это очень похоже на Natural Language Processing — Обработку Естественного Языка, но это еще один шаг, чтобы понять разговоры что его не научили понимать, такие как ошибки, орфографические ошибки, акценты, настроения, что делает NLU очень подходящим для чат-ботов.

И что действительно приятно, так это то, что NLU работает как с голосом, так и с текстом. Теперь NLU очень похож на машинное обучение, но это не одно и то же. Скорее, ML помогает управлять NLU за счет: собственно, мы поговорим об этом в следующем выпуске.
Следите за этим.

Как Dialogflow позволит вам получить работающую систему очень быстро

Теперь разговорный опыт может не входить в ваш список когда вы думаете о поддержке клиентов, но на самом деле это важный элемент индивидуально соответствовать ожиданиям клиентов. И Dialogflow от Google делает это возможным. Dialogflow позволяет создавать диалоговые интерфейсы на вершине ваших продуктов и услуг обеспечение мощного понимания естественного языка двигатель обрабатывать и понимать что ваши пользователи ищут.

Это означает, что когда вы используете Dialogflow, вы получаете всю ценность движка NLU для своих чат-ботов не поднимая пальца.

К сожалению, у нас заканчивается этот эпизод, но это нормально.

Мы затронули множество тем:

  • Разговорный опыт
  • Почему он так важен
  • Понимание Естественного Языка NLU
  • Как Dialogflow позволяет вам получить работающую систему очень быстро.

Далее мы собираемся изучить некоторые важные термины в мире чат-ботов, который подготовит нам, чтобы создать настоящего чат-бота.
Если вам это кажется захватывающим, присоединяйтесь ко мне в следующем выпуске «Разборки чат-ботов».

Раздел Dialogflow на Цифровой фабрике