Chatbot — способ действия

Пытаясь определить чат-ботов по принципу их работы, мы можем выделить два типа чат-ботов: диалоговые и блочные.

Chatbot - способ действия

Если мы говорим о чат-ботах из-за той роли, которую они играют, мы можем упомянуть уведомляющих, обрабатывающих и диалоговых чат-ботов.

Разговорный чат-бот — они используют обработку

Разговорный чат-бот — они используют обработку естественного языка и машинное обучение для общения с пользователем, распознавания контекста речи и обучения на основе заданных вопросов. Разговорные чат-боты используют искусственный интеллект, чтобы отвечать уникальным образом и поддерживать беседу. Разговорные чат-боты используются как текстовые ( Woebot ), так и голосовые ( Play ) чат-боты .

Блокировать чат-бот


Блокировать чат-бот — использует базы данных и / или готовые сценарии ответов на сработавшие действия с помощью текстовых команд, например, после ввода слова контакт будут отображаться параметры контакта или кнопки, расположенные непосредственно в боте.


Более продвинутые чат-боты расширяют свою базу знаний во время разговоров и расширяют базу ответов на основе предыдущих разговоров. Чтобы использовать этот расширенный синтаксис анализаторов для анализа полученных сообщений, используя знания в области анализа естественного языка и алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) .

Одно из самых популярных решений такого типа — Dialogflow . Кроме того, чат-боты могут использовать данные из сторонних приложений или баз данных для связи благодаря интеграции API, например, с внутренними системами CRM или инструментами для обслуживания и управления клиентской базой.

AIML


Язык разметки XML — AIML используется для создания баз знаний для лингваботов . Некоторые чат-боты имеют собственную систему баз данных.

Например, ALICE использует язык разметки под названием AIML, который является специфическим для его функции в качестве разговорного чат-бота и с тех пор был принят различными другими так называемыми Алисботы. Тем не менее, ALICE по-прежнему полагается исключительно на методы сопоставления с образцом без каких-либо выводов, тот же метод, который использовала ELIZA в 1966 году. Это не сильный ИИ, требующий мудрости и логических рассуждений.

Jabberwacky изучает новые ответы

Jabberwacky изучает новые ответы и контекст из взаимодействия с пользователем в реальном времени, а не из статической базы данных.

Некоторые новые чат-боты также сочетают обучение в реальном времени с эволюционными алгоритмами, которые оптимизируют их способность общаться на основе каждого разговора, который они ведут. Однако до сих пор нет универсального диалогового ИИ, и некоторые разработчики сосредотачиваются на практическом аспекте, аспекте поиска информации.

Пример:

<aiml version = «1.0.1» >
<category>
<pattern> Привет </pattern>
<template> Привет </template>
</category>
</aiml>

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Agkz.ru - блог файлообменника
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: