Làm thế nào để chatbot xử lý dấu? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_5,242,0,0]));

NộI Dung

Q:

Làm thế nào để chatbot xử lý dấu?

A:

Với sự xuất hiện của các chatbot mới hơn và tinh vi hơn trong vài năm qua, mọi người trong nhiều ngành công nghiệp đang quan sát cách các chatbot đang phát triển, cách chúng phục vụ tiến bộ trong phản ứng bằng giọng nói tương tác (IVR) và ảnh hưởng đến bán lẻ cũng như nhiều ngành khác .

Một trong những câu hỏi lớn có liên quan là cách chatbot xử lý dấu. Điểm nhấn ngôn ngữ khu vực và thế giới đã là một trở ngại cho các công nghệ này kể từ đầu. Đặc biệt, khi chatbot còn thô sơ hơn về thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chúng dễ bị nhầm lẫn bởi một giọng nói làm thay đổi đáng kể âm vị của lời nói. Ngày nay, với các thuật toán ngày càng phát triển, các chatbot đã trở nên linh hoạt hơn rất nhiều.

Dưới đây là một số cách chính mà các kỹ sư và các bên liên quan đã làm việc để giúp chatbot xử lý các điểm nhấn.

Đầu tiên là thông qua nhắm mục tiêu. Nhiều công ty giao dịch với một nhóm khách hàng đa dạng sẽ thiết lập nhiều hệ thống - họ sẽ cố gắng đưa người tiêu dùng hoặc người dùng cuối khác đến hệ thống phù hợp với phương ngữ và ngôn ngữ của họ, để tránh các vấn đề ngôn ngữ chéo.

Tuy nhiên, nhắm mục tiêu chỉ có thể làm rất nhiều. Một cách quan trọng khác mà các công ty làm việc trên sàng lọc chatbot là triangulation - và đây là điều đã giúp chatbot chinh phục vấn đề trọng âm.

Việc định hình các âm vị giúp cung cấp kết quả cụ thể hơn. Hãy nghĩ về nó theo cách này - nếu một chatbot bắt gặp giọng nói của một người Ấn Độ bản địa đã chuyển đến Hoa Kỳ và nói tiếng Anh với một giọng Ấn Độ khác biệt, máy sẽ phải đối phó với sự khác biệt, ví dụ, phẳng hơn, rộng hơn âm thanh mà người bản ngữ Ấn Độ có một thời gian khó để thành thạo tiếng Anh. Một chatbot có độ phức tạp cao hơn để cô lập các âm vị có thể chọn ra các điểm rắc rối và chính xác hơn là chẩn đoán chính xác cho họ để nó thắng được bỏ lỡ toàn bộ từ hoặc cụm từ. Điều đó đúng với thuật toán hơn con người: Nhiều người nghe có xu hướng bị nhầm lẫn bởi bất kỳ sự khác biệt về giọng nói.

Bằng cách cách ly và xử lý các âm vị sâu hơn, công nghệ có thể đưa ra nhiều câu trả lời đúng hơn hoặc câu trả lời đúng, nhưng có một cách quan trọng khác mà chatbot có thể xử lý vấn đề phản hồi giọng nói có dấu - hoặc một số vấn đề khác về vấn đề khác.

Khi sự hiểu biết chưa đầy đủ, một yếu tố chính là cách công nghệ đáp ứng. Các chatbot IVR cơ bản hơn của năm qua đã có xu hướng tiếp tục nói rằng tôi rất tiếc, tôi đã không hiểu điều đó. Ngày nay, các chatbot tinh chế có nhiều khả năng cung cấp phản hồi lặp lại, hoặc tăng cường cuộc gọi cho con người, hoặc cung cấp một phần câu trả lời hoặc, một lần nữa, cố gắng cô lập vấn đề.

Với tính năng nhắm mục tiêu, tam giác hóa và phân chia tốt, các chatbot có thể chính xác hơn nhiều về việc xử lý các dấu và bất kỳ người gọi nào khác có thể có. Điều này sẽ tạo nên một cuộc cách mạng trong thế giới của các trợ lý ảo, những người mà trước đây, ít gây ấn tượng với hầu hết những người gọi không may mắn.