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Come costruire un chatbot

COME COSTRUIRE UN CHATBOT

Come costruire un chatbot che sia in grado di comprendere sempre le richieste degli utenti e dare risposte esaustive, coerenti e contestualizzate con il discorso? Per prima cosa, dobbiamo considerare e comprendere i meccanismi di intelligenza artificiale che stanno dietro lo sviluppo e l’utilizzo di un chatbot, che sono così suddivisi:

  • Natural Language Understanding (NLU), la parte di IA che si occupa principalmente di interpretare correttamente gli input ambigui o errati derivati dagli utenti.
  • Natural Language Processing (NLP), la parte di IA che si occupa di processare le informazioni scritte o parlate in una lingua naturale (quella utilizzata dagli umani). La classificazione delle componenti del linguaggio permette alla macchina di comprendere le informazioni scritte o parlate e di conseguenza associare le corrette risposte.
  • Natural Language Generation (NLG), la parte di IA che si occupa di trasformare idee e concetti in parole o testi.

A differenza della NLU e NLP, la NLG rende il chatbot proattivo ed elabora in autonomia degli spunti conversazionali in base al contesto fornito dalla conversazione con l’utente e alla sua “Knowledge Base” (base di conoscenza) che gli è stata fornita dagli sviluppatori del chatbot.

Questi tre componenti rendono possibile una conversazione tra essere umano e chatbot, ma come detto in precedenza, è necessario istruire inizialmente il chatbot a conversare con i clienti fornendogli tutte le informazioni necessarie (sull’azienda, sui prodotti, sui servizi, ecc.), esattamente come si farebbe con un nuovo dipendente che deve imparare tutto da zero.

Per istruire un chatbot e creare la sua Knowledge base, dobbiamo essenzialmente compilare una lista di domande suddivise per tipologia di argomento (che chiameremo “intenti”) ed associare ogni intento ad una risposta (che chiameremo “behaviour”).

Per catalogare correttamente tutte le domande che appartengono ad un intento specifico, è necessario analizzare il verbo ed il complemento oggetto che compongono la domanda: se hanno significato identico o simile, allora rientrano nella lista dell’intento che stiamo compilando, mentre in caso contrario vorrà dire che le domande che stiamo analizzando appartengono ad un altro intento:

  • Come si crea un chatbot? -> Intento: Costruzione
  • Come si fa un assistente digitale? -> Intento: Costruzione
  • Dove si trova la vostra sede? -> Intento:  Informazioni Azienda

Come abbiamo visto in questo esempio, una volta individuati verbo, complemento oggetto e relativi sinonimi nella domanda, siamo in grado di associare la domanda all’intento corretto: ma cosa succede se abbiamo lo stesso verbo ma un complemento oggetto totalmente diverso?

A questo punto interviene l’associazione al behaviour, il quale è composto da una lista ma in questo caso di risposte: questo ci permette quindi di creare un’associazione nella quale comprendiamo che l’utente sta chiedendo ad esempio informazioni su come creare un sito e non più un chatbot.

  • Come si crea un chatbot? -> Intento: Costruzione, Behaviour: Chatbot
  • Come si crea un sito? -> Intento: Costruzione, Behaviour: Sito

Riassumendo, per insegnare al chatbot a contestualizzare e rispondere correttamente, nel caso degli intenti abbiamo messo il focus sul verbo della domanda e relativi sinonimi, mentre nei behaviour abbiamo dato priorità al complemento oggetto.

N.B.: l’analisi di verbo e complemento oggetto non esclude il soggetto o tutti gli altri complementi, ma semplicemente li mette in secondo piano nella fase di analisi e dunque sono considerati.

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