चैटबॉट लहजे के साथ कैसे व्यवहार करते हैं? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_5,242,0,0]));

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प्रश्न:

चैटबॉट लहजे के साथ कैसे व्यवहार करते हैं?

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पिछले कुछ वर्षों में नए और अधिक परिष्कृत चैटबॉट के उद्भव के साथ, कई उद्योगों में लोग देख रहे हैं कि चैटबॉट कैसे आगे बढ़ रहे हैं, वे कैसे इंटरैक्टिव वॉयस प्रतिक्रिया (आईवीआर) में प्रगति कर रहे हैं, और यह खुदरा और साथ ही कई उद्योगों को कैसे प्रभावित कर रहा है। ।

बड़े प्रासंगिक सवालों में से एक यह है कि कैसे चैटबोट उच्चारण के साथ काम कर रहे हैं। क्षेत्रीय और विश्व भाषा लहजे शुरू से ही इन तकनीकों के लिए एक कठिन चुनौती रहे हैं। विशेष रूप से, जब चैटबोट प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिदम के संदर्भ में अधिक अल्पविकसित थे, तो उन्हें आसानी से एक उच्चारण द्वारा भ्रमित किया गया था जो भाषण के स्वरों को काफी बदल देता है। आज, कभी-कभी विकसित एल्गोरिदम के साथ, चैटबॉट बहुत अधिक लचीला हो गए हैं।

यहां कुछ मुख्य तरीके हैं जो इंजीनियरों और हितधारकों ने चैटबॉट्स लहजे को संभालने में मदद करने के लिए काम किया है।

लक्ष्यीकरण के माध्यम से पहला है। एक विविध ग्राहक के साथ काम करने वाली कई कंपनियां कई प्रणालियों की स्थापना करेंगी - वे उपभोक्ताओं या अन्य अंत उपयोगकर्ताओं को उस प्रणाली की ओर ले जाने की कोशिश करेंगे जो क्रॉस-भाषा की समस्याओं से बचने के लिए उनकी बोली और भाषा से मेल खाते हैं।

हालाँकि, लक्ष्यीकरण केवल इतना ही कर सकता है। एक और महत्वपूर्ण तरीका है कि कंपनियां चैटबोट शोधन पर काम करती हैं, वह है त्रिकोणासन - और यह एक ऐसी चीज है जिससे चैटबॉट्स को समस्या का सामना करने में मदद मिलती है।

फोनमेस को ट्राइंगुलेट करने से अधिक विशिष्ट परिणाम प्रदान करने में मदद मिलती है। इसे इस तरह से सोचें - अगर एक चैटबोट एक मूल भारतीय की आवाज का सामना करता है जो संयुक्त राज्य अमेरिका में चला गया और एक अलग भारतीय लहजे के साथ अंग्रेजी बोलता है, तो मशीन को मतभेदों से निपटना होगा, उदाहरण के लिए, चापलूसी, व्यापक "एक" ध्वनि है कि देशी भारतीय बोलने वालों को अंग्रेजी में कठिन समय प्राप्त होता है। एक चैटबॉट जिसमें फ़िनोमेस को अलग करने की अधिक जटिलता होती है, वह परेशानी के स्थानों को और अधिक सटीक रूप से "निदान" कर सकता है ताकि वह पूरे शब्द या वाक्यांश को याद न करे। एक इंसान की तुलना में एल्गोरिथ्म का यह अधिक सच है: कई मानव श्रोता किसी भी उच्चारण अंतर से भ्रमित हो जाते हैं।

अधिक गहराई से फोनमों को अलग करने और व्यवहार करने से, प्रौद्योगिकी अधिक "सही उत्तर" या प्रतिक्रियाओं के साथ आ सकती है, लेकिन एक और महत्वपूर्ण तरीका है कि चैटबॉट एक उच्चारण आवाज की प्रतिक्रिया की समस्या को संभाल सकते हैं - या कुछ अन्य "समस्या"।

जब समझ पूर्ण से कम होती है, तो एक महत्वपूर्ण कारक यह है कि प्रौद्योगिकी कैसे प्रतिक्रिया करती है। पुराने बेसिक आईवीआर चैटबॉट के लिए "मुझे माफ करना, मुझे यह समझ में नहीं आया" और अधिक से अधिक रखने के लिए इच्छुक थे। आज के परिष्कृत चैटबोट में पुनरावृत्त प्रतिक्रिया देने की अधिक संभावना है, या तो मानव को कॉल बढ़ाने, या आंशिक उत्तर देने या फिर, समस्या को अलग करने का प्रयास करते हुए।

लक्ष्यीकरण, त्रिकोणीयकरण और अच्छे ट्राइएज के साथ, चैटबॉट लहजे और किसी भी अन्य idiosyncrasies कॉलर्स के साथ काम करने के बारे में अधिक सटीक प्राप्त कर सकते हैं। यह "आभासी सहायकों" की दुनिया में क्रांति लाएगा, जो अतीत में, सबसे असहाय कॉल करने वालों के लिए प्रभावशाली से कम है।