Как чат-боты обучаются распознавать контекст и генерировать ответы?

Чат-боты обучаются распознавать контекст и генерировать ответы с помощью искусственного интеллекта (AI). vc.ru В основе работы AI лежат такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение. vc.ru cyberleninka.ru

Процесс обучения включает несколько этапов: glagolia.com

1. Сбор данных. glagolia.com Для обучения собирают примеры диалогов или пары «вопрос — ответ». glagolia.com Важно, чтобы примеры были разнообразными и охватывали разные типичные ситуации общения. glagolia.com
2. Обучение модели. glagolia.com Алгоритм машинного обучения настраивает модель чат-бота на основе собранных данных. glagolia.com Модель как будто находит связи между словами в вопросе и тем, как на него правильно реагировать. glagolia.com
3. Тестирование модели. glagolia.com Бот проверяется на новых примерах, оценивается качество ответов и понимания. glagolia.com
4. Улучшение. glagolia.com Происходит доработка: исправление ошибок, добавление данных и повторное обучение для повышения качества. glagolia.com

Некоторые технологии, которые помогают чат-ботам понимать контекст и генерировать ответы:

• Анализ тональности. vc.ru Определение эмоциональной окраски текста. vc.ru
• Распознавание именованных сущностей. vc.ru Выделение конкретных объектов в тексте (имена, даты, места и т. д.). vc.ru
• Морфологический анализ. vc.ru Разбор слова по частям речи и грамматическим характеристикам. vc.ru
• Анализ контекста. vc.ru Чат-бот может отслеживать предыдущие сообщения в разговоре, чтобы понимать контекст текущего запроса и предоставлять более релевантные ответы. vc.ru