Sprawdź najnowszy raport Voiceboty po polsku. Sprawdź teraz
Autorski moduł NLP 2.0 w KODA Bots

Autorski moduł NLP 2.0 w KODA Bots

Ola Bilińska 06.11.2020
Ola Bilińska

NLP 2.0 to system stworzony przez zespół KODA Bots na podstawie tysięcy wiadomości wymienianych każdego dnia w naszej platformie z użytkownikami końcowymi. Umożliwia on jeszcze sprawniejsze rozpoznawanie i dopasowanie się do naturalnego języka rozmówcy w konwersacji między botem a klientem. 

Ale, ale… zacznijmy od początku… NLP (czyli Natural Language Processing) odpowiadające za przetwarzanie języka oraz NLU (Natural Language Understanding), które z kolei pozwala na jego rozumienie, to kolejne kroki w rozwoju platform automatyzujących komunikacje. Odkąd 4 lata temu chatboty, a później voiceboty, weszły na stałe do  komunikacji marek z konsumentami, ograniczone możliwości przetwarzania wpisywanych wiadomości (NLP) wpływały na sposób budowania tych rozwiązań, a więc i sposób, w jaki bot rozmawia z człowiekiem.

Naszym głównym celem, jako partnerów firm, które zgłaszają się do nas z oczekiwaniem automatyzacji konkretnych procesów, jest jak najtrafniejsze odpowiedzenie na potrzeby końcowego użytkownika. Pamiętajmy, że do tego nie zawsze potrzebny jest rozbudowany system NLU czy NLP – jedno z naszych ostatnich wdrożeń, asystent zakupowy na stronie Komputronika, nie ma nawet okna dialogowego, w którym użytkownik wpisuje swoją wiadomość. Czy jest to zgodne z najnowszymi trendami? Pewnie nie, ale czy spełnia swoją rolę i przynosi wysokie efekty? Zdecydowanie tak! 

Cel, który zawsze przyświecał zespołowi KODA Bots to budowa systemu zgodnie z potrzebami naszych klientów oraz możliwościami, jakie daje rozwijająca się technologia, jednak tylko w wymiarze zaspokajającym cele postawione przed wdrażanym rozwiązaniem. Działamy na realnych potrzebach i efektach, a nie na kompulsywnych deklaracjach opartych na teoretycznych, i często niesprawdzonych w praktycznym działaniu, trendach.

Od samego początku budowania naszej platformy, stawiamy na łatwe zarządzanie treściami i scenariuszami automatyzowanych rozmów. Dbamy o to, aby interfejs był jak najbardziej przyjazny dla użytkownika, co pomaga w pracy zarówno osobom po naszej stronie odpowiedzialnym za budowanie i aktualizację chatbotów, ale także pozwala klientom na niezależność i jeśli tylko tego chcą, samodzielną pracę nad rozwiązaniem np. dodawanie nowych bloków, aktualizowanie treści, trenowanie chatbota. 

Konfiguracja intencji. Źródło: platforma KODA Bots
Konfiguracja intencji. Źródło: platforma KODA Bots

Dlatego też podczas projektowanie modułu NLP 2.0 wzięliśmy pod uwagę kilka czynników:

  • Skalowalność: w pracy trenera chatbota, zarządzanie setkami czy tysiącami fraz jest kłopotliwe – teraz aktualizując je raz, odświeżają się wszędzie tam, gdzie zostały użyte. 
  • Bezpieczeństwo zmian: dzięki wprowadzeniu testów regresywnych, zmiany w konfiguracji mogą być sprawdzane pod kątem potencjalnych problemów. 
  • Precyzyjność: przez wykrywanie kilku informacji z wiadomości użytkownika, moduł pozwala na wysłanie najlepiej dopasowanej odpowiedzi. 
  • Tolerancja na błędy użytkowników: mechanizm, szukając odpowiedzi, automatycznie wykrywa i poprawia literówki oraz błędy ortograficzne w wypowiedziach użytkowników. 
  • Wielojęzyczność: to wygoda w zarządzaniu frazami dla różnych wersji językowych bota.
  • Adaptowalność: pozwala na łatwiejsze dopasowywanie odpowiedzi przy spełnianiu wybranych warunków – od godzin czy dni, po dane przypisane konkretnemu użytkownikowi.

Pracujemy na encjach, które możemy rozumieć jako synonimy, słowa lub dane w jednym zbiorze, oraz intencjach, które składają się z encji, i na podstawie których wyłapujemy pełny kontekst wypowiedzi.

Konfiguracja encji. Źródło: platforma KODA Bots
Konfiguracja encji. Źródło: platforma KODA Bots

Dzięki zastosowanym rozwiązaniom, techniczne możliwości nowego modułu NLP 2.0 zdecydowanie rozszerzyły się wprowadzając dodatkowe funkcje: 

  • możliwość tworzenia encji, czyli zbiorów danych, które są wykrywane w wypowiedziach użytkowników;
  • encje mogą być zdefiniowane jako:
    • słownik, czyli zbiór fraz,
    • wyrażenie regularne (np. e-mail, telefon, kod pocztowy, liczba n-cyfrowa),
    • encja dynamiczna – wyszukiwane w zewnętrznym zbiorze, np. bazie danych zlokalizowanej u klienta;
  • tworzenie intencji zawierających powyższe encje, w tym użycie tych samych encji w wielu intencjach;
  • możliwość zdefiniowania w jednej intencji kilku encji, które muszą być wykryte, bez względu na kolejność wystąpienia w wypowiedzi użytkownika;
  • możliwość przekazania wykrytych encji, co pozwala na użycie ich w odpowiedzi chatbota;
  • wygodny interfejs pozwalający na definiowanie encji i intencji dla poszczególnych języków, które obsługuje chatbot;
  • rozbudowany system raportujący pozwalający na analizę działania NLU w celu optymalizacji.

To wszystko pozwala na szybkie oraz wygodne tworzenie i zarządzanie intencjami, natomiast utworzony w ten sposób model NLU jest w stanie przetwarzać i rozpoznawać pytania użytkowników z wysoką skutecznością.

Ze względu na różnorodność celów oraz zadań, jakie stawiamy przed chatbotami, moduł NLP 2.0 będzie miał zastosowanie przede wszystkim w chatbotach obsługowych. Dzięki niemu, customer service będzie mógł zostać zautomatyzowany na poziomie, który wcześniej był niedostępny. Po więcej informacji i pomoc w decyzji, czy to rozwiązanie jest właśnie dla Ciebie, skontaktuj się bezpośrednio ze mną. Wspólnie zastanowimy się, jak wykorzystać je w Twoim rozwiązaniu na 100%.

Czekaj! Zanim nasz opuścisz, zobacz...

VOICEBOTY PO POLSKU - przegląd najciekawszych rozwiązań głosowych
Voiceboty po polsku
przegląd najciekawszych rozwiązań głosowych
Możliwości, praktyczne zastosowania, opinie znanych specjalistów na temat wpływu voicebotów na komunikację między firmami a ich klientami. Zostaw swój e‑mail, aby otrzymać raport.