K:
Hogyan kezelik a chatbotok az ékezeteket?
A:Az újabb és kifinomultabb csevegőbotok megjelenésével az elmúlt években sok iparágban az emberek megfigyelték, hogy haladnak a csevegőbotok, hogyan haladnak az interaktív hangválasz (IVR) területén, és hogyan befolyásolja ez a kiskereskedelmet és számos más ipart is. .
Az egyik nagy releváns kérdés az, hogy a chatbotok hogyan kezelik az akcentust. A regionális és a világnyelvi kiejtés a kezdetektől kezdve akadályt jelent e technológiák számára. Különösen, amikor a chatbotok rövidebbek voltak a természetes nyelvfeldolgozó (NLP) algoritmusok szempontjából, könnyen bekeverhetőek egy olyan kiejtéssel, amely jelentősen megváltoztatja a beszéd fonémáját. Ma a folyamatosan fejlődő algoritmusokkal a chatbotok sokkal rugalmasabbak lettek.
Íme néhány fő módszer, amellyel a mérnökök és az érdekelt felek együttműködtek annak érdekében, hogy a chatbotok kezeljék az ékezeteket.
Az első a célzás révén történik. Számos, sokféleséggel rendelkező ügyféllel foglalkozó vállalat több rendszert fog felállítani - megpróbálják a fogyasztókat vagy más végfelhasználókat a dialektusukhoz és nyelvükhöz igazodó rendszer felé mozgatni, hogy elkerüljék a nyelvek közötti problémákat.
A célzás azonban csak ennyit eredményezhet. Egy másik kulcsfontosságú módja annak, hogy a vállalatok a chatbot finomításán dolgozzanak, a háromszögelés - és ez segített a chatbotokon az akcentusprobléma legyőzésében.
A fonémák háromszögelése segít pontosabb eredmények elérésében. Gondolj bele erre: ha egy chatbot találkozik egy olyan indián hangjával, aki az Egyesült Államokba költözött, és angolul beszélt, megkülönböztetett indiai akcentussal, akkor a gépnek különbségeket kell kezelnie, például a laposabb, a szélesebb „a” hangzik arról, hogy az indiai anyanyelvűek nehezen tudják elsajátítani az angol nyelvet. Az a chatbot, amelynek bonyolultabb a fonémák elkülönítése, ki tudja választani a hibahelyeket, és pontosabban „diagnosztizálni” őket, hogy ne hagyja ki a teljes szót vagy kifejezést. Ez inkább igaz egy algoritmusra, mint egy emberre: Sok emberi hallgató általában összezavarodik az ékezetes eltérések miatt.
A fonémák mélyebb elkülönítése és kezelése révén a technológia több „valódi választ” vagy választ adhat fel, de van egy másik fontos módja annak, hogy a chatbotok kezeljék az ékezetes hangokra adott válaszok problémáját - vagy valami más „problémát”.
Ha a megértés kevesebb, mint a teljes, akkor az egyik legfontosabb tényező az, hogy a technológia hogyan reagál. Az elmúlt hónap legalapvetőbb IVR chatbotjai hajlamosak voltak újra és újra mondani: „Sajnálom, ezt nem értem”. A mai finomított csevegőbotok valószínűleg iteratív választ adnak, vagy elmélyítik az ember hívását, vagy részleges választ adnak, vagy ismét megpróbálják elszigetelni a problémát.
A célzás, a háromszögelés és a megfelelő triagia révén a csevegőbotok sokkal pontosabban tudják kezelni az akcentusokat és a hívó fél esetleges egyéb sajátosságait. Ez forradalmasítja a „virtuális asszisztensek” világát, amely a múltban kevésbé volt lenyűgöző a legtöbb szerencsétlen hívó számára.
