5 lý do công nghệ NLP có thể cải thiện hiệu suất đáng kể cho các chatbot

Các chuyên gia cho biết các chatbot cần một số mức độ ở khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để có thể thực sự trò chuyện với khách hàng. Không có khả năng ngôn ngữ, bot chỉ đơn thuần là cái máy nhận lệnh đơn giản.

Sự phát triển trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang cải thiện tiềm năng của chatbot trong các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ. Xu hướng này có thể giúp khả năng ngôn ngữ của chatbot tăng lên, cải thiện độ chính xác, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và khả năng hiểu ý định và cảm xúc của khách hàng.

Saloni Potdar, trưởng nhóm kỹ thuật và quản lý các thuật toán Watson Assistant tại IBM cho biết: “Các thuật toán NLP tốt hơn là chìa khóa để khai thác được giá trị của các chatbot doanh nghiệp và gia tăng trải nghiệm của khách hàng cuối. NLP tốt hoặc được cải thiện cho các khả năng của chatbots sẽ giúp vượt qua nhiều thách thức mà doanh nghiệp có thể gặp phải, chẳng hạn như sự khan hiếm dữ liệu được gắn nhãn, nắm bắt sự dịch chuyển trong nhu cầu của khách hàng và khả năng hỗ trợ sẵn sàng 24/7″.

Tại sao chatbot cần đến NLP?

“Các chatbot thời kỳ đầu dựa vào các nhánh xử lý của cây quyết định để trả lời các câu hỏi có thể hữu ích với các giao dịch cơ bản và có thể dự đoán, nhưng chúng nhanh chóng cần chuyển đến một nhân viên người thật để đối thoại nếu khách hàng ra các yêu cầu phức tạp hơn”, Michelle Collins giám đốc tiếp thị và phát triển sản phẩm tại Nfinity Avatars, hãng cung cấp các chatbots bằng avatar.

Điều này dẫn đến sự thất vọng cho người dùng, họ cảm thấy như đang lãng phí thời gian vì phải lặp lại các yêu cầu, đồng thời việc này cũng làm tăng chi phí cho doanh nghiệp khi phải cắt cử một nhân việc trực để xử lý các yêu cầu phát sinh kiểu này.

Các giải thuật NLP tinh vi hơn có thể cho phép chatbot sử dụng các phân tích về ý định và tình cảm để vừa suy luận vừa thu thập dữ liệu từ những phản ứng thích hợp nhằm cung cấp độ chính xác cao hơn trong các câu trả lời. Điều này có thể cho phép đạt được mức độ hài lòng của khách hàng cao hơn và giúp giảm chi phí.

Radhakrishnan Rajagopalan, phó chủ tịch cấp cao tại Mindtree – một công ty tư vấn công nghệ và chuyển đổi số – cho biết những cải tiến trong NLP cũng giúp khách hàng có thể tương tác với ngôn ngữ họ chọn. Các công cụ như Turing Natural Language Generation của Microsoft và mô hình M2M-100 của Facebook đã giúp việc nhúng bản dịch vào chatbot dễ dàng hơn nhiều với ít dữ liệu hơn. Ví dụ, mô hình của Facebook đã được đào tạo trên 2.200 ngôn ngữ và có thể dịch trực tiếp bất kỳ cặp ngôn ngữ nào của 100 ngôn ngữ mà không cần sử dụng dữ liệu tiếng Anh.

NLP cũng đang làm cho các chatbot ngày càng trở nên tự nhiên và có tính tương tác hơn. Rajagopalan cho biết: “Nhờ NLP, các chatbot đã chuyển từ mô hình “chế tạo sẵn”, “dựa trên nút nhấn” và không mang tính cá nhân, trở nên mang tính đối thoại hơn và do đó, linh hoạt hơn nhiều”.

Vasilis Vagias, một kiến ​​trúc sư AI cấp cao tại cnvrg.io – nền tảng vận hành machine learning – cho biết, bốn trong số những lợi ích chính của NLP trong chatbots bao gồm:

Giảm độ trễ

NLP có thể giảm đáng kể thời gian cần thiết để giải quyết các vấn đề của khách hàng. Judith Bishop, giám đốc cấp cao của các chuyên gia AI tại Appen, cho biết: Chatbots có thể tích hợp liền mạch với ứng dụng thương mại điện tử, tài chính hoặc y tế để đưa ra câu trả lời nhanh chóng cho các câu hỏi phổ biến hoặc thậm chí là các giải pháp đơn giản.

NLP tốt hơn cho phép chatbot hiểu những gì khách hàng muốn đạt được và xác định các từ khóa – tên sản phẩm hoặc tên địa điểm – liên quan đến yêu cầu và thậm chí là cảm nhận của khách hàng về dịch vụ được cung cấp.

Bishop nói: “Việc cải thiện các mô hình NLP được cho là phương cách có ảnh hưởng nhất để cải thiện sự tương tác của khách hàng với dịch vụ chatbot”.

Ví dụ: Cải thiện khả năng của chatbot để hiểu ý định của người dùng, giảm thời gian tương tác và sự thất vọng mà người dùng có thể có khi nghĩ về cách đặt câu hỏi để chatbot hiểu được. Để đạt được điều này, chatbot chắc hẳn đã thấy nhiều cách tạo ra cụm từ cho cùng một truy vấn trong dữ liệu đào tạo của nó. Sau đó, nó có thể nhận ra những gì khách hàng muốn, cho dù họ chọn cách thể hiện như thế nào.

Giảm chi phí

Những cải tiến trong các thành phần của NLP có thể giảm chi phí mà các nhóm cần đầu tư vào đào tạo và tùy chỉnh chatbot. Ví dụ một số mô hình sau, chẳng hạn như VaderSentiment có thể phát hiện cảm xúc bằng nhiều ngôn ngữ và biểu tượng cảm xúc. Điều này làm giảm nhu cầu về các nhánh đào tạo phức tạp từ trước khi bạn phát triển đường cơ sở của mình để tương tác với bot.

Các tổ chức thường sử dụng các gói NLP toàn diện này kết hợp với các tập dữ liệu mà họ đã có sẵn để đào tạo lại cấp độ cuối cùng của mô hình NLP. Điều này cho phép bot được tinh chỉnh nhiều hơn cho các khách hàng và doanh nghiệp đặc thù. Điều này giúp các nhóm tiết kiệm chi phí đào tạo và cập nhật mô hình theo thời gian.

Giảm số vòng lặp phản hồi

Những cải tiến trong mô hình NLP cũng có thể cho phép các nhóm triển khai nhanh chóng các tính năng của chatbot mới, thử nghiệm những tính năng đó và sau đó cải tiến lặp đi lặp lại để đáp ứng các phản hồi. Không giống như các mô hình học máy truyền thống yêu cầu một kho dữ liệu lớn để tạo ra một bot ban đầu tốt, NLP được sử dụng để đào tạo các mô hình nâng cấp dần với các tập dữ liệu nhỏ hơn, Rajagopalan nói.

Điều này cho phép các doanh nghiệp tạo ra các chatbot một cách nhanh chóng và hoàn thiện chúng trong một khoảng thời gian. Điều này, cùng với chi phí mỗi giao dịch thấp hơn, đã làm giảm đáng kể rào cản gia nhập. Khi các chatbot phát triển, khả năng phát hiện mối quan hệ với các ý định tương tự như một vòng phản hồi sẽ giúp chúng được đào tạo dần. Việc này làm tăng độ chính xác và hiệu quả với nỗ lực bỏ ra là tối thiểu, đồng thời giảm thời gian để đạt được ROI.

Bộ dữ liệu nhỏ hơn

Các yêu cầu về số lượng dữ liệu lớn từ trước đến nay là một vấn đề đối với việc phát triển các chatbot, theo bà Potdar, chuyên gia AI tại IBM. Các nhóm có thể giảm bớt những yêu cầu này bằng cách sử dụng các công cụ giúp các nhà phát triển chatbot tạo và gắn nhãn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Một ví dụ là sắp xếp hợp lý quy trình làm việc để khai thác nhật ký trò chuyện giữa người với người.

Các kỹ thuật như few-shot learning và transfer learning cũng có thể được áp dụng để cải thiện hiệu suất của mô hình NLP cơ bản. Bà nói: “Việc các công ty liên tục sử dụng các nhân viên gán nhãn dữ liệu để xác định sự thay đổi trong phân phối dữ liệu là rất tốn kém, vì vậy các công cụ giúp quá trình này trở nên dễ dàng hơn và sẽ mang lại nhiều giá trị cho các nhà phát triển chatbot”.

Làm sạch dữ liệu nhiễu

Cải tiến NLP cũng có thể giúp đảm bảo khả năng phục hồi của chatbot đối với các lỗi chính tả hoặc khắc phục các vấn đề về độ chính xác trong nhận dạng giọng nói, Potdar nói. Những loại bài toán này thường có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các công cụ làm cho hệ thống mang tính mở rộng hơn. Ví dụ: các nhóm có thể đưa tính năng kiểm tra chính tả vào các dữ liệu đầu vào. Nhưng bà cảnh báo rằng các nhóm cần phải cẩn thận không nên sửa lỗi quá mức, chính điều này có thể lại dẫn đến lỗi nếu chúng không được người dùng cuối xác thực.

Điều quan trọng là các nhà phát triển phải suy nghĩ thông qua các quy trình để gắn thẻ các mệnh đề có thể không liên quan hoặc nằm ngoài chủ đề. Nó giúp tìm cách hướng dẫn người dùng những câu trả lời hữu ích có liên quan, và có thể cung cấp cho người dùng các hướng dẫn thích hợp, thay vì bị mắc kẹt trong vòng lặp “Xin lỗi, tôi không hiểu bạn!”. Potdar khuyến nghị chuyển truy vấn đến các chương trình NLP để tìm kiếm khi phát hiện câu hỏi không liên quan nhằm xử lý các tình huống này một cách uyển chuyển hơn.

• AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
• Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
• Tôi có cần CPU kép không?
• Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu suất cao cho AI với VAST Data Platform
• Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning
• LLM: Lịch sử và tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn