Î:
Cum se ocupă chatbots-urile cu accentele?
A:Odată cu apariția de chatbots mai noi și mai sofisticate în ultimii ani, oamenii din numeroase industrii observă cum avansează chatbots, cum servesc progresul în răspunsul vocal interactiv (IVR) și cum afectează acest lucru comerțul cu amănuntul, precum și numeroase alte industrii. .
Una dintre marile întrebări relevante este modul în care se confruntă chatbots-urile cu accente. Accentele lingvistice regionale și mondiale au fost un obstacol pentru aceste tehnologii încă de la început. În particular, când chatbot-urile erau mai rudimentare din punct de vedere al algoritmilor de procesare a limbajului natural (NLP), au fost ușor confundați de un accent care schimbă semnificativ fonemele vorbirii. Astăzi, cu algoritmi în continuă evoluție, chatbot-urile au devenit mult mai rezistente.
Iată câteva modalități principale prin care inginerii și părțile interesate au lucrat pentru a ajuta chatbotii să gestioneze accentele.
Primul este prin vizare. Multe companii care se ocupă de o clientelă diversă vor înființa mai multe sisteme - vor încerca să mute consumatorii sau alți utilizatori finali către sistemul care se potrivește cu dialectul și limba lor, pentru a evita problemele încrucișate.
Cu toate acestea, direcționarea nu poate face decât atât. Un alt mod esențial prin care companiile lucrează la rafinarea chatbot-urilor este triangularea - iar acest lucru a ajutat chatbotii să cucerească problema accentului.
Triangularea fonemelor ajută la oferirea de rezultate mai specifice. Gândiți-vă în acest fel - dacă un chatbot întâlnește vocea unui indian nativ care s-a mutat în Statele Unite și vorbește engleza cu un accent indian distinct, mașina va trebui să facă față diferențelor, de exemplu, „mai” mai plat, mai larg. sună că vorbitorii nativi indieni au greș în stăpânirea limbii engleze. Un chatbot care are o complexitate mai mare pentru a izola fonemele poate alege punctele cu probleme și le poate „diagnostica” mai precis, astfel încât să nu lipsească întregul cuvânt sau expresie. Acest lucru este mai adevărat pentru un algoritm decât o ființă umană: mulți ascultători umani tind să se confunde prin orice diferență de accent.
Prin izolarea și tratarea fonemelor în mai multă profunzime, tehnologia poate veni cu mai multe „răspunsuri adevărate” sau răspunsuri, dar există un alt mod important prin care chatbots-ul poate gestiona problema de a răspunde la o voce accentuată - sau o altă „problemă”.
Atunci când înțelegerea este mai puțin decât plină, un factor cheie este modul în care tehnologia răspunde. Cei mai buni chatbots IVR de altădată erau înclinați să continue să spună „Îmi pare rău, nu am înțeles asta” de mai multe ori. Chatboturile rafinate de astăzi au mai multe șanse să ofere răspuns iterativ, fie prin escaladarea apelului către un om, fie prin furnizarea de răspunsuri parțiale sau, din nou, prin încercarea de a izola problema.
Cu o direcționare, triangulare și o triaj bună, chat-urile pot fi mult mai exacte în ceea ce privește abordarea accentelor și orice alte idiosincrasii pot avea apelanții. Aceasta va revoluționa lumea „asistenților virtuali” care, în trecut, a fost mai puțin impresionantă pentru majoritatea apelurilor neplăcute.
