Как чат-боты справляются с акцентами? Eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_5,242,0,0]));

Содержание

Q:

Как чат-боты справляются с акцентами?

A:

С появлением в течение последних нескольких лет новых и более совершенных чат-ботов люди во многих отраслях наблюдают, как прогрессируют чат-боты, как они обеспечивают прогресс в области интерактивного голосового ответа (IVR) и как это влияет на розничную торговлю, а также на многие другие отрасли. ,

Один из важных вопросов - как чат-боты справляются с акцентами. Региональные и мировые языковые акценты были камнем преткновения для этих технологий с самого начала. В частности, когда чат-боты были более элементарными с точки зрения алгоритмов обработки естественного языка (NLP), их легко спутал акцент, который значительно меняет фонемы речи. Сегодня, благодаря постоянно развивающимся алгоритмам, чат-боты стали намного более устойчивыми.

Вот несколько основных способов, с помощью которых инженеры и заинтересованные стороны работали над тем, чтобы помочь чат-роботам справляться с акцентами

Первый - через таргетинг. Многие компании, имеющие дело с разнообразной клиентурой, будут устанавливать несколько систем - они будут пытаться подтолкнуть потребителей или других конечных пользователей к системе, которая соответствует их диалекту и языку, чтобы избежать межъязыковых проблем.

Тем не менее, ориентация может сделать только так много. Еще один ключевой способ, с помощью которого компании работают над усовершенствованием чат-ботов, - это триангуляция, и именно это помогло чат-ботам преодолеть проблему акцента.

Триангуляция фонем помогает обеспечить более конкретные результаты. Подумайте об этом так: если чатбот встречает голос индейца по рождению, который переехал в Соединенные Штаты и говорит по-английски с отчетливым индийским акцентом, машине придется столкнуться с различиями, например, с более широкой, более широкой «а» звучит так, что носителям индийского языка трудно освоить английский язык. Чатбот, который более сложен для изоляции фонем, может выявлять проблемные места и более точно «диагностировать» их, чтобы не пропустить все слово или фразу. Это более верно для алгоритма, чем для человека: многие слушатели, как правило, смущаются из-за различий в акцентах.

Благодаря более глубокой изоляции и работе с фонемами технология может предложить больше «истинных ответов» или ответов, но есть еще один важный способ, с помощью которого чат-боты могут решить проблему ответа на акцентированный голос или какую-то другую «проблему».

Когда понимание меньше, чем полное, одним из ключевых факторов является то, как реагирует технология. Более простые чат-роботы IVR прошлых лет были склонны повторять «извините, я не понимаю этого» снова и снова. Сегодняшние усовершенствованные чат-роботы с большей вероятностью будут давать итеративный ответ, либо увеличивая вызов человеку, либо предоставляя частичные ответы, либо, опять же, пытаясь изолировать проблему.

С таргетингом, триангуляцией и хорошей сортировкой чат-боты могут гораздо точнее справляться с акцентами и любыми другими особенностями, которые могут вызывать абоненты. Это произведет революцию в мире «виртуальных помощников», который в прошлом был менее чем впечатляющим для большинства несчастных абонентов.