K:
Kuinka chatbotit käsittelevät aksentteja?
V:Viime vuosien aikana syntyneiden uusien ja hienostuneempien chatbotien seurauksena monien toimialojen ihmiset seuraavat, kuinka chatbot etenevät, miten he palvelevat edistymistä interaktiivisessa äänivastauksessa (IVR) ja miten tämä vaikuttaa vähittäiskauppaan ja lukuisiin muihin teollisuudenaloihin. .
Yksi tärkeistä kysymyksistä on, miten chatbotit käsittelevät aksentteja. Alueelliset ja maailmankieliset aksentit ovat olleet kompastuskivi näille tekniikoille alusta alkaen. Erityisesti, kun chatbotit olivat alkeellisempia luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) algoritmien suhteen, ne sekoitettiin helposti aksenttiin, joka muuttaa merkittävästi puheen foneemeja. Nykyään chatbotista on tullut entistä kehittyvämpien algoritmien kanssa entistä joustavampaa.
Tässä on joitain tärkeimpiä tapoja, joilla insinöörit ja sidosryhmät ovat työskennelleet auttaakseen chatbotteja käsittelemään aksentteja.
Ensimmäinen on kohdistaminen. Monet yritykset, joilla on monimuotoinen asiakaskunta, perustavat useita järjestelmiä - he yrittävät siirtää kuluttajia tai muita loppukäyttäjiä kohti murretta ja kieltä vastaavaa järjestelmää kieleiden välisten ongelmien välttämiseksi.
Kohdistaminen voi kuitenkin tehdä vain niin paljon. Toinen keskeinen tapa, jolla yritykset työskentelevät chatbot-hienosäätön alalla, on triangulaatio - ja tämä on jotain, joka on auttanut chatboteja valloittamaan aksenttiongelman.
Foneemien triangulaatio auttaa tarjoamaan tarkempia tuloksia. Ajattele sitä tällä tavalla - jos chatbot kohtaa Yhdysvaltoihin muuttaneen alkuperäisen intialaisen äänen, joka puhuu englantia selkeällä intialaisella aksentilla, koneen on käsiteltävä eroja, esimerkiksi tasaisempi, laajempi “a” kuulostavat, että Intian alkuperäiskansojen puhujilla on vaikea hallita englantia. Chatbot, jolla on monimutkaisempi foneemien eristäminen, voi valita ongelmakohdat ja "diagnosoida" ne tarkemmin, jotta se ei menetä koko sanaa tai ilmausta. Se pätee enemmän algoritmiin kuin ihmiseen: Monilla ihmiskuuntelijoilla on taipumus sekoittaa mahdolliset korostuserot.
Eristämällä ja käsittelemällä foneemeja perusteellisemmin, tekniikka voi saada aikaan "totta vastauksia" tai vastauksia, mutta on myös toinen tärkeä tapa, jolla chatbotit voivat käsitellä korostetulle äänelle vastaamisen ongelmaa - tai jotain muuta "ongelmaa".
Kun ymmärrys on vähemmän kuin täysi, yksi avaintekijä on miten tekniikka reagoi. Kyseisen vuoden perustason IVR-chatbotit olivat taipuvaisia jatkamaan sanomistaan "olen pahoillani, en ymmärtänyt sitä" yhä uudelleen. Nykyään tarkennetut chatbotit tarjoavat todennäköisemmin iteratiivisen vastauksen joko laajentamalla puhelua ihmiselle tai tarjoamalla osittaisia vastauksia tai yrittäen jälleen eristää ongelman.
Kohdentamisen, kolmiomittauksen ja hyvän triasian avulla chatbotit voivat saada paljon tarkemman kuvan aksentti- ja muiden ominaispiirteiden käyttämisestä soittajilla. Tämä mullistaa "virtuaalisten avustajien" maailman, joka on aiemmin ollut vähemmän kuin vaikuttava useimmille onnettomille soittajille.
