チャットボットのアーキテクチャモデルと応答生成メカニズムは何ですか?

チャットボットは、実生活で人工知能を活用するための最も人気があり、広く採用され、敷居の低い方法の 1 つであるため、チャットボットを分析します。

カスタマー サポートのオンライン チャット サービスを使用したことがある方は、チャット相手が不器用で鈍いと感じたことがあるかもしれません。まるでロボットのようですね。そうです、チャット相手だった「人間」は実はロボットかもしれません。

今はチャットボットと人工知能の時代です。この点に関する最近の進歩は、チャットボットが顧客サービスの分野で人間に取って代わるところまで来ています。

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人工知能はもはや単なるSFの夢ではありません。いつか人間が知能機械と交流し、コミュニケーションをとるようになることを想像したことがありますか?

チャットボットは、その知性、人間のような応答、機械学習から得た経験を通じて学習する能力により、この非現実的なアイデアを可能にします。

チャットボットは、現実の生活で人工知能を活用するための、最も人気があり、広く採用され、最も敷居の低い方法の 1 つです。企業はチャットボットを顧客サービスとビジネスプロセスを自動化するための重要なツールと見なしています。

さまざまな種類のチャットボットアーキテクチャモデル

チャットボットのアーキテクチャ モデルは、開発の中核目的に基づいて決定されます。チャットボットの応答には、機械学習モデルに基づいて最初から応答を生成するか、ヒューリスティックを使用して定義済みの応答のライブラリから適切な応答を選択するかの 2 種類があります。

1. 生産モデル

このモデルは、本質的に非常に高度なインテリジェント ロボットを開発するために使用されます。このタイプのチャットボットは、複雑なアルゴリズムの実行が必要になるため、ほとんど使用されません。

生成モデルの構築と開発は比較的困難です。このようなロボットを訓練するには、何百万もの例を提供する必要があり、多大な時間と労力がかかります。これがディープラーニング モデルが会話に参加できる仕組みです。しかし、モデルがどのような反応を生み出すかはまだ不明です。

2. 検索ベースモデル

このアーキテクチャ モデルを使用したチャットボットは、構築が簡単で信頼性が高くなります。 100% 正確な応答を保証することはできませんが、可能な応答の種類を把握し、チャットボットが不適切または誤った応答を返さないようにすることは可能です。

現在では、検索ベースのモデルがより一般的に使用されています。このアーキテクチャ モデル上でチャットボットを構築するために開発者が簡単に使用できるアルゴリズムと API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) がいくつかあります。このタイプのチャットボットは、メッセージと会話のコンテキストを考慮して、事前に定義されたメッセージのリストから最適な応答を提供します。

チャットボットの応答生成メカニズム

チャットボットがユーザー メッセージを理解したり、ユーザー メッセージの意図を取得したりするための 2 つの方法について説明します。

1. パターンベースのヒューリスティック

応答は、if-else 条件ロジックを使用するか、機械学習分類子を使用するかの 2 つの方法で生成できます。最も簡単な方法は、フレームワーク ルールの条件として機能する定義済みパターンを使用して一連のルールを定義することです。人工知能マークアップ言語 (AIML) は、チャットボットの開発中にパターンと応答を記述するために最もよく使用されます。

 <カテゴリー>  
 <パターン>あなたの名前は何ですか</パターン>  
 <テンプレート>私の名前はアルバート・スミスです</テンプレート>  
 </カテゴリー>  

自然言語処理パイプラインと定義済みの豊富なパターンの助けを借りて、AIML を使用してインテリジェントなチャットボットを構築できます。これらのボットは、ユーザーのメッセージを解析し、同義語や概念を見つけ、品詞にタグを付け、ユーザーのクエリに一致するルールを判断します。ただし、これらのプログラムは、特別にプログラムされていない限り、機械学習アルゴリズムやその他の API を実行しません。

2. 機械学習を使用して意図を分類する

パターンベースのヒューリスティックは良い結果をもたらしますが、すべてのパターンを手動でプログラミングする必要があるという問題があります。これは面倒な作業であり、特にチャットボットがさまざまなシナリオに対して何百もの意図を区別する必要がある場合は面倒です。

意図の分類は完全に機械学習テクノロジーに基づいており、ボットをトレーニングできます。チャットボットが遭遇する可能性が最も高い何千もの例のトレーニング コレクションを使用することで、ボットはデータ内のパターンを認識して学習するようにトレーニングできます。

scikit-learn は、機械学習アルゴリズムの実行に役立つ、よく使用される機械学習ライブラリです。開発者は、api.ai、wit.ai、Microsoft LUIS のいずれかのクラウド API を使用することもできます。最近 Facebook に買収された wit.ai は、チャットボット向けの最初の機械学習 API です。

レスポンス生成

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出典: Pexels

チャットボットがユーザーメッセージを理解したら、次のステップは応答を生成することです。 1 つのアプローチは、単純で変化しない応答を生成することです。別のアプローチとしては、意図ベースのテンプレートを取得していくつかの変数を挿入することです。チャットボット開発会社は、チャットボットの使用目的に応じて応答を生成する方法を選択します。

たとえば、API を使用して特定の場所の天気予報を取得する天気チャットボットは、「今日は雨が降りそうです」や「今日は雨の日です」または「雨の確率は 80% なので、今日は傘を持ってきてください」などと言うことがあります。

応答スタイルはユーザーによって異なります。この場合、ボットは以前のチャットとそれに関連する指標を調査して分析し、ユーザーへの応答をカスタマイズできます。

目的を完全に果たすチャットボットをゼロから構築するには、専門家の助けが必要です。チャットボット開発サービスを購入する際は、人間のような応答を提供できるチャットボットの構築に豊富な経験を持つ信頼できる会社から購入することをお勧めします。

今後はチャットボットが普及する時代が来るはずです。事前に学習し、十分な準備をしておきましょう。