チャットボット分析とは? チャットボット分析と主要なチャットボット指標について詳しく知る

注目すべき点の 1 つは、チャットボットの良し悪しは、データとトレーニングの質に左右されるということです。チャットボットは、今や企業のカスタマー サポート サービスに欠かせない要素となっています。人間に頼ることなく、24 時間体制で迅速なサービスを提供できます。しかし、多くの企業では、チャット ソリューションを稼働させるために何が必要かを適切に理解していません。会話や音声はコンピューターが解釈して応答するのが難しいため、NLP (自然言語処理) には多くのサブフィールドがあります。音声認識は、人間の話し言葉をコンピューターや AI チャットボットが理解して応答できる言語に認識および翻訳するための方法とテクノロジーを活用します。

FAQ モジュールは AI アシストよりも優先されるため、ボットの応答として使用される収集された質問と回答を制御できます。QASC は、文章構成に重点を置いた質疑応答データセットです。小学校の理科に関する 9,980 の 8 チャネルの多肢選択式質問 (8,134 の列車、926 の開発、920 のテスト) で構成され、1,700 万の文章のコーパスが付属しています。顧客は、チャットボットがリアルタイムで質問に答え、問題を迅速に解決する限り、チャットボットによるサービスを受けることに問題を感じません。調査によると、顧客はすでにチャットボットを好んでいます。たとえば、最初は NLP 設定が十分に包括的ではなく、ボットが必要以上に誤解することがよくあります。

チャットボットは、企業が顧客とやり取りする方法に革命をもたらしました。24 時間 365 日のサポートを提供し、プロセスを合理化し、パーソナライズされた支援を提供します。ただし、チャットボットを本当に効果的でインテリジェントにするには、カスタム データセットを使用してトレーニングする必要があります。自然言語処理 (NLP) 言語モデルの台頭により、機械学習 (ML) チームはカスタマイズされたエクスペリエンスを構築できるようになりました。

チャットボットトレーニングデータとは何ですか?

チャットボットが顧客からの質問や問い合わせを適切に理解できるように、データを入力する必要があります。これは、さまざまな企業でよく見られる誤解です。このガイドでは、会話型 AI チャットボットを作成するためのステップバイステップのチュートリアルを提供しています。このチャットボットを基盤として、人間のようにコミュニケーションするチャットボットを開発できます。共有したコード サンプルは汎用性が高く、同様の AI チャットボット プロジェクトの構成要素として使用できます。次に、AI は、提供された音声信号に応答できる必要があります。

AI チャットボットの分野で最もよく使用されている言語モデルには、Google の BERT と OpenAI の GPT があります。これらのモデルは、多分野にわたる機能と数十億のパラメータを備えており、チャットボットの改善と真のインテリジェント化に大きく貢献しています。会話フロー テストとインテント精度テストを実施することで、チャットボットがユーザーのインテントを理解するだけでなく、意味のある会話を維持していることを確認できます。これらのテストは、改善すべき領域を特定し、微調整して全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。

この問題は、通常、NLP 設定で関連する意図にフレーズを追加することですぐに修正されます。チャットボットは進化を遂げ、e コマースの現在のトレンドの 1 つになりました。しかし、チャットボットに「フィード」するデータによって、仮想顧客対応の表現が成功するか失敗するかが決まります。チャットボットを展開したら、仕事はまだ半分しか終わっていないことを忘れないでください。全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させるために、関連する開発にまだ取り組む必要があります。

人間の脳にとって、これらすべては実に単純なものに思えます。なぜなら、私たちはこうした音声変調やルールの存在下で成長し、発達してきたからです。しかし、AIチャットボットを訓練するプロセスは、人間の脳と似ています。 チャットPG まったく新しい言語を一から学ぼうとしている。イントネーション、文脈、音声変調などでタグ付けされたさまざまな意味は、機械やアルゴリズムが処理して応答するのが困難です。

A. NLPチャットボットは、自然言語処理を使用して人間の言語入力を理解し、応答する会話エージェントです。機械学習アルゴリズムを使用してテキストや音声を分析し、人間の言語を模倣した方法で応答を生成します。 チャットボットデータ 人間の会話。NLP チャットボットはさまざまなタスクを実行するように設計でき、医療や金融などの業界で人気が高まっています。最適なデータ収集戦略と実践について明確なアイデアが得られたと思います。

最初の質問を解決することで、チャットボットがオーディエンスと会話するのに熟達し、流暢に会話できるようになります。会話型チャットボットはブランドを代表し、顧客が期待する体験を提供します。チャットボットがさまざまなメディア要素を使用してユーザーのクエリに応答すると、より魅力的になります。したがって、カード、ボタンなどのインタラクティブなコンポーネントを追加するようにチャットボットをプログラムして、より魅力的な体験を提供できます。さらに、CTA (行動喚起) や製品の提案を追加して、顧客が特定の製品を簡単に購入できるようにすることもできます。チャットボットのトレーニングは、ユーザーがコンピューター プログラムに何を求めるかを見つけることです。

ステップ3: データの前処理

これにより、チャットボットが理解し、流暢なネイティブ英語で応答するようにトレーニングされます。拠点と市場によっては問題が発生する可能性があります。2 番目の質問に答えることは、チャットボットが効果的に懸念に答え、問題を解決することを意味します。これにより、時間とコストが節約され、多くの顧客が好みのコミュニケーション チャネルにアクセスできるようになります。チャットボットをトレーニングするのに最適なデータは、さまざまな会話の種類を含むデータです。これにより、チャットボットはさまざまな状況で応答する方法を学習できます。

400,000 行を超える潜在的な質問が質問ペアを重複しています。OpenBookQA は、主題に対する人間の理解を評価するためのオープンブック試験からヒントを得ています。当社の質問に付属するオープンブックは、1,329 の初等レベルの科学的事実のセットです。

このページは継続的に更新されており、プロジェクトに必要な最適なトレーニング データを見つけるのに役立つデータセットが追加されています。OPUS プロジェクトでは、無料のオンライン データを変換して調整し、言語注釈を追加して、コミュニティに公開可能な並列コーパスを提供することを目指しています。銀行のチャットボット、健康、e コマースなど、多くの業界で人工知能の人気が高まっているため、AI チャットボットはさらに魅力的になっています。労働時間の短縮、チームの効率化、節約により、企業は AI ボットに投資するようになります。企業は、フィードバック評価によるフローのランキングに興味を持つ可能性があります。チャットボットのスポンサー、マネージャー、開発者は、必要な分析の定義を支援する責任があります。

ユーザーからのフィードバックは、チャットボットのパフォーマンスを理解し、改善すべき領域を特定するための貴重なリソースです。次の章では、チャットボットが長期間にわたって効果的で関連性のある状態を維持できるようにするためのメンテナンスと継続的な改善の重要性について説明します。Labelbox を活用してタスク固有の LLM チャットボットを最適化し、安全性、関連性、ユーザーからのフィードバックを向上させる方法を学びます。

たとえば、ピザの宅配サービスのチャットボットでは、ユーザーが言った「トッピング」や「サイズ」を認識することが、注文を正確に処理するために重要です。次のステップは、ユーザーがチャットボットと対話できるようにするチャット機能を作成することです。チャットボットの使用が終わったらチャットを終了するための指示とともに、最初のメッセージを含める必要があるでしょう。これは分類タスクであり、任意の入力にクラス (意図) を割り当てるため、2 つの隠し層のニューラル ネットワーク モデルで十分です。したがって、コストや従業員数を増やさずにカスタマー サービスの拡張や改善を望むブランドにとって、カスタマー サービス ボットは合理的なソリューションです。

当社のウェブサイトの Cookie 宣言からいつでも同意を変更または撤回できます。開発目的で複数のバージョンの Python をお持ちの場合は、ファイルを実行してモジュールをインストールするには、それぞれコマンド「python3.9」と「pip3.9」を使用します。「PyAudio」は別の面倒なモジュールであり、手動で Google で検索して、Python のバージョンに適した「.whl」ファイルを見つけ、pip を使用してインストールする必要があります。S3 (AWS)、GCS (GCP)、Blob Storage (Azure) のネイティブ サポートにより、非構造化データを自動的に同期し、グルー スクリプトをスキップします。

チャットボットをトレーニングするときに最初に遭遇する単語は発話です。次の章では、チャットボットをユーザーが利用できるようにする展開戦略と、長期的な成功のためのメンテナンスと継続的な改善の重要性について詳しく説明します。エンティティ認識には、ユーザーのメッセージ内の特定の情報を識別することが含まれます。

この章では、さまざまなデプロイメント戦略を検討し、チャットボットを本番環境で稼働させるのに役立つコードスニペットを提供します。この章では、チャットボットのトレーニング用にカスタムデータセットを収集して準備するための重要な手順について詳しく説明します。NQ は、品質保証システムのトレーニングに使用するための、自然な起源の 300,000 件の質問と、Wikipedia ページからの人間による注釈付きの回答で構成される大規模なコーパスです。さらに、(同じ質問に対する) 回答が 5 人の異なる注釈者によって提供されている 16,000 件の例が含まれており、学習した QA システムのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。Break は、複雑な問題について推論するモデルをトレーニングすることを目的とした、問題を理解するためのデータセットです。

チャットボットを最新の状態に保ち、応答性を維持するには、新しいデータを効果的に処理する必要があります。新しいデータには、製品やサービスの更新、ユーザーの好みの変更、会話のコンテキストの変更などが含まれます。会話フローテストでは、チャットボットがどれだけうまく機能しているかを評価します。 https://chat.openai.com/ 複数ターンの会話を処理します。これにより、チャットボットがコンテキストを維持し、複数の対話にわたって一貫した応答を提供できるようになります。テストと検証は、カスタム トレーニングされたチャットボットが最適に機能し、ユーザーの期待に応えることを保証するための重要なステップです。

以下の特定のユースケースでは、チャットボットが特定の顧客の質問を識別して適切な回答をするようにトレーニングしたいと考えました。ChatGPT、BERT などの最も強力な言語モデルの潜在能力を活用し、独自のビジネス アプリケーションに合わせてカスタマイズできます。ドメイン固有のチャットボットは、特定のユースケースに関連する高品質の注釈付きデータでトレーニングする必要があります。16 のドメインをカバーする 16,000 を超えるマルチドメイン会話を含む SGD (スキーマ ガイド付きダイアログ) データセット。このデータセットは、既存のタスク指向のダイアログ コーパスのサイズを超えており、大規模な仮想ウィザードを作成する際の課題を浮き彫りにしています。言語理解、スロットの充填、ダイアログ ステータスの監視、応答の生成など、さまざまなタスクの難しいテスト ベッドを提供します。

チャットボットがユーザーのリクエストを効果的に解決できるようにするには、クライアントのチャット ログ、電子メール アーカイブ、Web サイトのコンテンツ、その他の関連データを探すのが最適です。データ収集プロセスでは、ほとんどの中小企業で、チャットボット開発プロジェクトに開発者などが携わっている可能性があります。ただし、エンド ユーザーが使用しない用語や単語が含まれている可能性があります。

この章では、さまざまなテスト方法と検証手法について説明し、これらの概念を説明するコード スニペットを提供します。TyDi QA は、204,000 の質問と回答のペアを含む、類型的に多様な 11 の言語をカバーする質問応答データのセットです。英語のみのコーパスでは見つからない言語現象が含まれています。500 を超える記事に 100,000 を超える質問と回答のペアが含まれている SQuAD は、以前の読解データセットよりも大幅に大きくなっています。SQuAD2.0 は、SQuAD1.1 の 100,000 の質問と、クラウド ワーカーが矛盾した方法で記述して回答済みの質問のように見せかけた 50,000 を超える新しい未回答の質問を組み合わせています。

NewsQA データセットの目的は、人間規模の理解と推論スキルを必要とする質問に答えることができるアルゴリズムを研究コミュニティが構築できるようにすることです。DeepMind Q&A データベースの CNN 記事に基づいて、120,000 組の質問と回答の読解データセットを用意しました。CoQA は、会話型質問応答システムの構築のための大規模なデータセットです。CoQA には、7 つの異なるドメインからのテキスト パッセージを含む 8,000 の会話から取得された 127,000 の質問と回答が含まれています。ただし、消費者の忍耐力が低下しているため、複数の販売チャネルにわたって効果的な顧客サービスを管理することはますます困難になっています。顧客は、ブランドが販売の問い合わせに即座に応答することを期待しており、チャットボットと仮想アシスタントはこの目標の達成に役立ちます。

ステップ13: チャットボットに送られてくる質問を分類する

これにより、モデルは意味のある単語に早く到達できるようになり、予測の精度が向上します。これで、インテントのグループができました。チャットボットの目的は、メッセージを受信してその背後にあるインテントを理解することです。ラベル付けするデータの量によっては、このステップは特に難しく、時間がかかる場合があります。ただし、Labelbox Boost などのラベリング サービスを使用すると、大幅にスピードアップできます。パーソナライズされたチャットボットの挨拶を使用して、訪問者に積極的にアプローチします。データに基づいた ChatBot の迅速な応答とパーソナライズされた挨拶で、訪問者を引き付けます。

しかし、ボットは誤解して間違った返答をするか、まったく困惑するかのどちらかです。リソースから収集されたチャットボット データは、迅速なプロジェクト開発と展開に最も役立ちます。記入済みの PandaDoc コンサルティング提案テンプレートなどのビジネス ツールからデータを収集するようにしてください。

すぐに使えるチャットボット テンプレートを選択し、ニーズに合わせてカスタマイズします。多くのソリューションを使用して、大量の非構造化データを迅速に処理できます。Databricks Hadoop 移行を実装することは、このような大量のデータを活用するための効果的な方法です。プロセスをシンプルかつスムーズにしたい場合は、計画を立てて合理的な目標を設定するのが最善です。ボットを設計する前に、収集する情報について考えてください。さらに、ほとんどのユーザーが尋ねる可能性のある一般的な領域やトピックを特定することもできます。

しかし、実際には、開発者やスーパーユーザーは、カスタム分析の監視よりも実装に関与しています。カスタム分析は、チャットボット構築プラットフォーム内の A/B テスト エンジンにリンクする必要があります。もちろん、ボット プラットフォーム自体では、カスタム分析を生成してタグ付けできることだけでなく、会話フロー内で A/B テストを定義することも重要です。

チャットボット開発のデータ収集に他のオプションを選択する場合は、適切な計画を立てるようにしてください。結局のところ、チャットボットが実際のユーザーへの対応方法を知っていれば、期待したビジネス価値を提供できます。チャットボットを作成するときに最初に最も重要なことは、関連データを追加して顧客のクエリに対応できるようにトレーニングすることです。これは、このコンピューター プログラムが人間の言語を理解し、それに応じてユーザーのクエリに応答するのに役立つため、チャットボットの開発に不可欠な要素です。この記事では、チャットボットに使用できるデータ収集戦略について包括的なアイデアを提供します。しかし、その前に、チャットボットの目的と、チャットボットにトレーニング データが必要な理由を理解しましょう。

入力隠し層と同様に、出力層を定義する必要があります。出力ごとに確率を抽出できるソフトマックス活性化関数を使用します。この手順では、TFLearn を使用し、デフォルトのグラフ データをリセットして以前のグラフ設定を削除することから始めます。bag-of-words は、ワンホット エンコード (バイナリ ベクトルのカテゴリ表現) されており、モデリングで使用するためにテキストから抽出された特徴です。

最後に、ALEXA や Siri のようなチャットボットを作成するために必要なツールについて説明します。チャットボットを構築する次のステップは、インテント、質問、およびそれらの回答のリストを作成してデータをループすることです。チャットボットが教師なし ML でトレーニングされている場合、インテントを誤って分類し、意味をなさないことを言ってしまう可能性があります。注釈付きのデータセットを使用しているため、出力をハードコーディングして、NLP チャットボットが常に意味のある応答を返すようにすることができます。予期しないシナリオに対しては、「わかりません。もう一度お試しください」などのインテントを設定できます。このガイドでは、Labelbox を使用してチャットボットを作成し、トレーニングする方法について説明します。

しかし、チャットボットの開発における主な障害は、これらの機械学習ベースのシステムをトレーニングするための現実的でタスク指向のダイアログ データを取得することです。チャットボットのトレーニング データは、役立ち無料ですが、膨大な量で汎用的です。同様に、ブランド ボイスでは、ビジネス、製品、顧客の性質に合わせて調整されません。ただし、これらの方法は、チャットボットの正確なデータを見つけるのに役立たなければ無駄です。顧客はすぐに応答できず、チャットボットは顧客の質問に正確に答えることができません。したがって、データ収集戦略は、適切なチャットボットを作成する上で大きな役割を果たします。

最初の音声認識システムがいくつか開発されていた頃、IBM Shoebox は、いくつかの英語の単語を理解して応答することに成功した最初のシステムでした。今日では、無数の言語を理解し、人間が対話するときに正しい方言と言語で応答する、数多くの成功例があります。モデルが構築されると、'the.fit()' 関数を呼び出して、トレーニング データを渡す準備が整います。

チャットボットにすべての機能を追加した後、チャットボットは音声認識技術を使用して音声キューに応答し、事前に設定された応答で応答できるようになりました。ただし、事前に設定されていないものに応答するという点では、チャットボットはまだあまりインテリジェントではありません。この章では、意図認識、エンティティ認識、コンテキスト処理などのトレーニング プロセスを詳細に説明します。ただし、チャットボット開発におけるこのデータ収集方法の欠点は、実行時の入力を表さない部分的なトレーニング データにつながることです。チャットボット プロジェクトにトレーニング データ セットを使用する予定の場合は、迅速な MVP リリース アプローチが必要になります。これが、AI チャットボットがインテリジェントになり、投げかけられたあらゆるテストに対応できるスクリプト ボットではなくなる場所です。

ここでコードで使用する主なパッケージは、AI チャットボットのリソースとして広く評価されている HuggingFace が提供する Transformers パッケージです。このツールは、AI チャットボット プロジェクトに携わる開発者を含む開発者の間で人気があり、さまざまな NLP タスクで使用できる事前トレーニング済みのモデルとツールを提供します。以下のコードでは、Microsoft が一定期間に Reddit プラットフォームで行われた何百万もの会話と進行中のチャットに基づいてトレーニングおよび作成した DialogGPT AI チャットボットを具体的に使用しています。この記事で説明したように、人間の発話を解釈して応答するには多くの課題があります。人間が新しい言語をゼロから学ぶ場合、これらの課題を克服するには何年もかかります。

• 関連性が高く、最新の努力とリソースを必要とするため、プロトタイプや概念実証の作成に使用できます。
• パンデミック中および AI の大流行後に激化した現在の傾向を考えると、今後サポートを必要とする顧客はますます増えるでしょう。
• 人間が新しい言語をゼロから学ぶとき、これらの課題を克服するには何年もかかります。
• これは、チャットボットが意味のあるトークンを認識できることを保証するため、チャットボットを構築する上で重要なステップです。
• SQuAD2.0 は、SQuAD1.1 の 100,000 件の質問と、クラウド ワーカーによって矛盾した方法で記述され、回答済みの質問のように見せかけられた 50,000 件を超える新しい未回答の質問を組み合わせます。

顧客が Apache Kudu のドキュメントについて質問した場合、おそらく列指向ストレージ ソリューションの PDF またはホワイト ペーパーにすぐにアクセスしたいと考えるでしょう。チャットボットはこれらの発話を認識せず、一致するデータを別のデータ ポイントとして認識します。プロジェクト開発チームは、面倒な展開を避けるために、これらの発話を識別してマッピングする必要があります。これを行うと、チャットボットのトレーニング プロセスの関連性と有効性が向上します。オープン ソースのチャットボット データの大部分は英語でのみ利用可能です。

一般的な使用例には、顧客サポート指標の改善、快適な顧客体験の創出、ブランドアイデンティティとロイヤルティの維持などがあります。人工知能AIチャットボットは、その名前が示すように、人間のような特性と応答を模倣するように設計されています。 AIカスタマーサービス そして、人工知能と NLP です。NLP (自然言語処理) は、これらのチャットボットが人間の会話のニュアンスや微妙なニュアンスを理解できるようにする上で重要な役割を果たします。AI チャットボットは、自動チャット サポートや、曲やレストランの推薦などのタスクを支援するように設計された仮想アシスタントなど、さまざまなプラットフォームで応用されています。

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