Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Устранение неоднозначности - часть естественного человеческого разговора
Введение
Ваш чат-бот должен быть включен для устранения неоднозначности
Вместо того, чтобы по умолчанию использовать намерения с высочайшей степенью уверенности, чат-бот должен проверить оценку достоверности 5 лучших матчей.
Если эти оценки близки друг к другу, это показывает, что ваш чат-бот действительно придерживается мнения, что ни одно намерение не направит запрос. И выбор должен производиться из нескольких вариантов.
Здесь устранение неоднозначности позволяет чат-боту запрашивать разъяснения от пользователя.
Список связанных параметров должен быть предварительно протестирован для пользователя, что позволит пользователю устранить неоднозначность диалогового окна, выбрав наиболее подходящий вариант из списка.
Но представленный список должен соответствовать контексту высказывания; следовательно, должны быть представлены только контекстные варианты.
Устранение неоднозначности позволяет чат-ботам запрашивать помощь у пользователя, когда к запросу пользователя может применяться более одного узла диалога.
Вместо того, чтобы назначать наилучшее предположение для ввода пользователя, чат-бот может создать коллекцию основных узлов и представить их. В этом случае решение, когда возникает двусмысленность, остается за пользователем.
Что действительно является беспроигрышной ситуацией, так это когда обратную связь от пользователя можно использовать для улучшения вашей модели NLU с помощью автоматического обучения; поскольку это бесценные данные по обучению, проверенные пользователем.
Устранение неоднозначности может быть инициировано, когда оценки достоверности намерений, занявших второе место, которые обнаруживаются при вводе пользователем, близки по значению к наивысшему намерению.
Следовательно, нет четкого разделения и определенности.
Конечно, должна быть опция «не из вышеперечисленного», если пользователь выберет ее, может быть выполнена передача обслуживания в реальном времени агенту или может быть запланирован обратный вызов. Или может быть представлен более широкий набор вариантов.
Представляем автоматическое обучение
Чтобы устранить неоднозначность, 19 августа 2020 года IBM Watson Assistant запустил автообучение.
Слоган IBM: Расширьте свои возможности для автоматического обучения с помощью автообучения
. Это звучит многообещающе и действительно является шагом в правильном направлении.
Конечно, большой вопрос в том, в какой степени он обучается автоматически.
После создания прототипа я узнал следующее:
- Это работает, только если устранение неоднозначности активировано и используется.
- Устранение неоднозначности зависит от меню.
- Последовательность меню изменяется в зависимости от популярности.
- Никаких изменений в диалоговом окне, объектах или намерениях не производится.
- Новые высказывания отображаются в рекомендациях по намерениям.
Кредитная структура для разговора
Идеальный разговор с чат-ботом - это просто разговор, на естественном языке и очень неструктурированный. Когда разговор не набирает обороты, имеет смысл ввести форму структуры.
Эта форма структуры идеально подходит:
- Пользователю представлено короткое меню из 3-4 пунктов.
- С пунктами меню, контекстно связанными с контекстом последнего диалога.
- Действует, чтобы устранить неоднозначность общего контекста.
- И возможность для пользователя установить необнаруженный контекст.
Как только контекст подтвержден пользователем, структура может быть удалена из разговора. Если разговор может продолжаться неструктурированным с использованием естественного языка.
Краткое введение структуры просто служит механизмом для продолжения диалога. Это служит средством против распространения резервных копий.
Идея автообучения состоит в том, чтобы упорядочить эти меню устранения неоднозначности в соответствии с использованием или популярностью пользователей.
Подробнее об автообучении
Короче говоря, ваш чат-бот учится на взаимодействии между вашими клиентами и вашими помощниками.
Автообучение использует наблюдения за действиями, которые совершают только ваши клиенты, для улучшения только ваших навыков.
Пример устранения неоднозначности с использованием IBM Watson Assistant
Автообучение со временем улучшает качество ваших навыков. Он применяет идеи, полученные при наблюдении за взаимодействием с клиентами, чтобы помочь навыку чаще выявлять и находить правильные ответы.
Механика, лежащая в основе автообучения, не видна и не может быть изменена.
Это говорит об общем подходе к удалению сложности от пользователя и представлению более простого пользовательского интерфейса.
Вы можете использовать «Записную книжку усилий клиентов», чтобы проанализировать, как автообучение улучшает взаимодействие с пользователем.
Практический пример:
Когда клиент задает вопрос, в котором помощник не уверен, что он понимает, помощник часто показывает клиенту список тем и просит его выбрать правильную.
Этот процесс называется устранением неоднозначности.
Если при отображении аналогичного списка вариантов клиенты чаще всего выбирают один и тот же вариант №2, например), тогда вы сможете извлечь уроки из этого опыта.
Он может узнать, что вариант №2 - лучший ответ на этот тип вопросов. И в следующий раз он может указать вариант № 2 как первый вариант, чтобы клиенты могли быстрее добраться до него.
И если шаблон сохраняется с течением времени, он может еще больше изменить свое поведение. Вместо того, чтобы заставлять клиента вообще выбирать из списка вариантов, он может немедленно вернуть вариант №2 в качестве ответа.
Предпосылка этой функции состоит в том, чтобы со временем улучшить процесс устранения неоднозначности до такой степени, что в конечном итоге правильный вариант будет представлен пользователю автоматически. Следовательно, чат-бот учится устранять неоднозначность от имени пользователя.
Создание прототипа
В меню навыков постоянно растет список функций для улучшения вашего чат-бота. Здесь вы найдете параметр автообучение.
Ваш навык должен быть связан с помощником, и вы можете изменить этого помощника. Отсюда вы можете включить или выключить автообучение.
Сначала мы создаем четыре простых намерения, каждое из которых связано с займами, но с разными аспектами займов.
Следующим шагом в прототипе является создание диалога с диалоговыми узлами, связанными с каждым намерением.
Идея состоит в том, что при совпадении одного из намерений вводится конкретный диалог этого намерения.
Здесь я ввожу текст «Я хочу узнать больше о займах». Это очень неоднозначное утверждение, особенно в контексте определенных намерений. Вы можете видеть, что уверенность в том, что цель набрать наибольшее количество очков, низкая.
Вот точно такое же высказывание пользователя. С той разницей, что с точки зрения чат-бота активируется устранение неоднозначности. Поэтому вместо того, чтобы по умолчанию взять ссуду, чат-бот пытается устранить неоднозначность высказывания пользователя, представляя меню с параметрами.
В этом примере вы увидите более общее высказывание пользователя, а также будет представлено больше пунктов меню в попытке устранить двусмысленность. Watson Assistant делает это автоматически.
Слева, если пользователь произносит платит ссуду, сначала отображается меню разрешения неоднозначности с пятью вариантами. Платежная позиция находится на втором месте в списке.
После ввода одного и того же высказывания несколько раз и выбора пункта меню Оплатить представленное меню начало автоматически изменяться.
Представленный пользователю диапазон сужается, что является хорошим знаком. А опция Оплатить переместилась в верхнюю часть списка.
Следует еще раз отметить, что Watson Assistant делает это автоматически. Параметры меню разрешения неоднозначности динамически и автоматически компилируются Watson Assistant. И может быть разным при последовательном вводе одного и того же пользовательского высказывания.
То же самое и с устранением неоднозначности. Это выполняется под капотом, и конечная цель этого процесса - в конечном итоге отказаться от меню устранения неоднозначности. И Watson Assistant знает, какой вариант подходит.
Вы можете видеть это, когда пользователь тренирует чат-бота, чтобы он соответствовал правильному намерению и правильному высказыванию пользователя.
Вывод
Эта новая функция может показаться не такой впечатляющей, как первоначально предполагалось. Однако это естественное и постепенное усовершенствование интерфейса Watson Assistant.
Это изменение не нарушит текущую функциональность и методы работы.
Идея устранения неоднозначности дополняется и улучшается за счет разумного упорядочивания меню.
Но более того, он предлагает безопасный путь для постоянного улучшения с помощью действий пользователя.
