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Chatbots 是幫助企業簡化客戶和員工互動的有效工具。最好的 chatbots 以模仿人類對話感覺的自然方式與使用者交流。如果聊天機器人可以成功地做到這一點，那麼它可能是一個人工智慧聊天機器人，而不是一個簡單的基於規則的機器人。
但什麼是 人工智慧聊天機器人？ 從本質上講，它是一個聊天機器人，它使用對話式人工智慧來推動與用戶的互動。因為人工智慧 chatbots 在一天中的任何時間都可用，並且可以一次與多個客戶互動，它們是改善客戶服務和提高品牌忠誠度的好方法。
什麼是 NLP 聊天機器人？
NLP聊天機器人是描述人工智慧 聊天機器人 的更精確方式，但它可以幫助我們理解為什麼 chatbots 由人工智慧提供支援很重要，它們是如何工作的。從本質上講，NLP是用於以下領域的特定類型的人工智慧 chatbots.
NLP 代表 自然語言處理。正是這項技術允許 chatbots 用自己的語言與人交流。換句話說， 這就是讓聊天機器人感覺人性化的原因。NLP通過幫助實現這一目標 chatbots 以人的方式解釋人類語言，抓住句子上下文等重要的細微差別。
從更技術意義上講，NLP將文本轉換為計算機可以理解的結構化數據。為此，它必須處理大量的語言數據。跟蹤和解釋數據允許 chatbots 以流暢、全面的方式理解和回應客戶的查詢，就像一個人一樣。
NLP 聊天機器人與機器人有何不同？
正如我們剛剛看到的， 自然語言處理 chatbots 使用人工智慧來模仿人類對話。標準機器人不使用人工智慧，這意味著它們的交互通常感覺不那麼自然和人性化。
大多數標準機器人就是我們所說的「基於規則」的機器人。它們旨在嚴格遵守其建立者設置的對話規則。如果使用者輸入特定命令，則基於規則的機器人將生成預先形成的回應。但是，在這些規則之外，標準機器人可能無法向使用者提供有用的資訊。缺少的是靈活性，這是人類對話的重要組成部分。
那麼是什麼設置了NLP chatbots 分開？ 以下是其中的一些 自然語言處理的特點 chatbots 這使他們比更傳統的機器人更具優勢：
- 它可以理解自然語言。 自然語言處理 （NLP） 聊天機器人可以理解和解釋自然語言。 但這究竟意味著什麼？ 自然語言處理允許 chatbots 一方面，與包括拼寫和語法錯誤的使用者輸入進行交互。它甚至可以確定輸入是意圖還是問題，這對於準確及時地滿足使用者的需求大有説明。自然語言的其他方面包括情感內容和強調——如果你與另一個人面對面交談，你會自然而然地接受這些東西。
- 感覺更像是一場對話，而不是一份問卷。 面臨的最大挑戰之一 chatbots 是聊天機器人使用者可以按字面意思輸入任何內容。如果使用者與基於規則的機器人交互，則任何預期的輸入都可能導致對話死胡同。正因為如此，與標準機器人的對話通常感覺像問卷調查，這可能會令人沮喪。畢竟，在這一點上，您只需滾動瀏覽常見問題解答即可找到您要查找的內容。NLP 聊天機器人之所以與眾不同，正是因為它可以適應對話線索，創造一個感覺更像自然對話的環境。
- 它不斷改進。基於規則的機器人改進的唯一方法是添加更多規則。NLP聊天機器人將使用最終使用者提供的數據進行改進。它可以更好地理解制定問題或意圖的不同方式，但它也允許您通過識別聊天機器人無法回答的內容來擴展功能。
NLP提供的好處 chatbots 不僅會為您的客戶帶來更好的結果。他們也會讓他們感到更舒適和更有價值。
為什麼需要 NLP 聊天機器人或 AI 聊天機器人
正如我們之前指出的，簡單的機器人只能帶你走這麼遠。一個簡單的機器人可以處理簡單的命令，但眾所周知，對話是複雜而流暢的事情。如果使用者不確定他們的問題是什麼或他們正在尋找什麼，那麼簡單但可能無法勝任任務。
自然語言處理聊天機器人可以像代理一樣為您的客戶提供服務。自然語言處理 chatbots 為使用者提供更好的體驗，從而提高客戶滿意度。雖然這本身通常是一個足夠好的目標，但一旦您決定為您的企業創建一個 NLP 聊天機器人，它還可以提供許多其他好處。
自然語言處理 chatbots 通常可以作為 更昂貴的應用程式的有效替身，例如，在開發成本方面節省您的業務時間和金錢。除了客戶支援，不良貸款 chatbots 可以部署用於對話式行銷，識別客戶的意圖並提供無縫和即時的交易。它們甚至可以與分析平臺集成，以簡化企業的數據收集和聚合。
但你不必相信我們的話。亞馬遜和谷歌等科技巨頭多年來一直在大力投資Alexa和Google Home等家庭助理。雖然你可能沒有意識到，但這些助手依靠對話式人工智慧與它們的主人互動，為使用者提供感覺動態的對話，最重要的是，人性化。
人工智慧如何 chatbots 工作？
特定技能
不同類型的 chatbots 具有不同的 用例。 Chatbots 通常根據組織的需求和偏好進行個人化設置，因此您才是真正決定為您的聊天機器人提供哪些技能的人。利用這項技術的企業必須問自己以下問題來定義其聊天機器人的關鍵能力：
- 聊天機器人的目的是什麼？
- 它試圖解決哪些用戶問題？（這最終將説明您提高客戶滿意度）
- 它的功能是什麼？
- 您不想或不需要聊天機器人解決什麼問題？（這將説明您避免用戶沮喪）
認知能力
人工智慧聊天機器人使用其人工智慧技能來瞭解使用者輸入的文本是否與 聊天機器人 的能力之一相對應。有一系列因素使NLP成為可能 chatbots 要瞭解：
- 語義變化： Chatbots 分析單詞之間的關係，從中汲取意義。 用戶可以以多少種不同的方式提出同一個問題？
- 關鍵字： 短語包含哪些關鍵字？ 企業必須進行詳盡的關鍵字分析，以確定應合併哪些關鍵字，以便聊天機器人可以確定所提出的問題類型以及是否有資源來解決查詢。
- 語言： 對於給定的技能，我們有什麼預先確定的單詞清單？問題可以用不同的方式和不同的語言（和語言變體）來表述。聊天機器人不僅具有應用於書面文本的認知能力。它還可以理解數位、圖像中的文本、視頻中的資訊、識別一個人的性別和年齡、瞭解消息的情感水準以及從文本中提取關鍵字。
會話容量
要與用戶開始對話，企業需要開發最有效的方法來引導使用者。他們必須確保他們的聊天機器人瞭解對話的背景，以提供適當的答案。為此，組織需要定義：
- 需要多少步驟來引導使用者找到答案
- 保持活動狀態以推動下一次交互的環境
- 我們為營銷活動發現了哪些對話機會。
平台
這是設計聊天機器人的關鍵部分。企業需要定義機器人與使用者交互的管道。通過Facebook等應用程式進行對話的用戶與通過網站上的機器人進行交互的桌面用戶的情況不同。有幾個不同的 管道，因此確定頻道用戶的行為方式至關重要。
訓練和機器學習
機器學習 是人工智慧（AI）的一個子領域，旨在開發允許機器學習的方法和技術。學習是通過演算法和啟發式演算法進行的，這些演算法和啟發式演算法通過將數據等同於人類經驗來分析數據。這使得開發能夠識別數據模式的程式成為可能。
得益於機器學習，人工智慧 chatbots 可以預測未來的行為，這些預測具有很高的價值。機器學習最重要的元素之一是 自動化;也就是說，機器會隨著時間的推移改進其預測，而無需程式師的干預。
即使智慧 chatbots 依靠機器學習，企業也需要訓練他們的 chatbots.他們需要不斷關注以提供最佳回應。借助演示和用戶測試，組織可以找出需要改進的地方。以下是企業應該問自己的一些關鍵問題，以改進他們的虛擬助手：
- 哪些問題給了我們正確的答案？
- 用戶會問什麼新問題？
- 我們應該關注哪些新的集成？
NLP、NLG、NLU 和 NLI 有什麼區別？
人工智慧世界中使用了四個主要首字母縮略詞，這將説明您進一步瞭解 chatbots:
- 自然語言處理（NLP）：是人工智慧和應用語言學中的一個領域，通過使用人與機器之間的自然語言來研究交互。更具體地說，它側重於處理人類交流，將它們分成幾部分，並確定最相關的消息元素來理解、解釋和操縱人類語言。
- 自然語言理解（NLU）：是自然語言處理的一個分支，它依賴於機器學習分類演算法、單詞順序和頻率的統計分析以及豐富的訓練數據來理解使用者消息背後的意圖。NLU專注於確保機器理解文本背後的含義。
- 自然語言生成（NLG）：也是自然語言處理的一個分支。它指的是將結構化數據轉換為自然語言（如文本或語音）的人工智慧過程，以便人類可以輕鬆理解它。它是聊天機器人技術，負責生成對使用者查詢的回應。
- 自然語言交互（NLI）：是NLP的另一個分支。顧名思義，它指的是人與機器之間的交互和交流。NLI 是一組可以將程式設計語言翻譯成人類語言的過程，反之亦然。
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