Разработка и обучение современных разговорных AI-ассистентов происходят с использованием различных подходов и методов: 2

1. Подход на основе формальных правил. 1 Семантически значимые элементы фраз выделяют, кодифицируют и создают специальные скриптовые языки программирования, позволяющие описывать сценарии диалогов. 1
2. Машинное обучение. 2 Системы создаются с использованием контролируемого обучения, когда ИИ обучается на больших наборах данных с помеченными примерами. 2 Например, чат-бота обучают тысячам взаимодействий с клиентами, чтобы он распознавал шаблоны и генерировал соответствующие ответы. 2
3. Глубокое обучение. 2 Модели глубокого обучения анализируют огромные объёмы данных для изучения шаблонов, структур и даже тонкостей языка. 2 Они понимают значение, намерение и контекст, что важно для понимания естественного языка (NLU) и генерации (NLG). 2
4. Методы обработки естественного языка (НЛП). 2 К ним относятся токенизация (разбиение текста на отдельные символы), пометка частью речи, распознавание именованных объектов (NER) и анализ зависимостей. 2

Также для разработки AI-ассистентов используют платформы, построенные на основе открытых компонентов, например RASA, Botfront и Chatwoot. 4 Они позволяют дизайнерам реализовывать сложные сценарии диалогов без программирования. 4

Ещё один современный тренд — разработка систем самообучения, которые адаптируются на основе сигналов, полученных в результате взаимодействия человека и виртуального помощника. 3