Система распознавания намерений пользователя в современных мессенджерах работает на основе больших языковых моделей (LLM). 2 Это сложные нейронные сети, обученные на огромных массивах текстовых данных. 2

Процесс распознавания включает несколько шагов: 1

1. Анализ текста запроса. 1 Чатбот анализирует текст запроса, выделяя ключевые слова и фразы. 1 Например, в запросе «Как отслеживать заказ?» ключевыми словами будут «отслеживать» и «заказ». 1
2. Сопоставление с базой данных интентов. 1 Чатбот сопоставляет ключевые слова и фразы с уже известными интентами в своей базе данных. 1 Например, ключевое слово «отслеживать» соответствует интенту «отслеживание заказа». 1
3. Использование контекста. 1 Если у чатбота есть информация о предыдущих взаимодействиях с пользователем, он может использовать этот контекст для более точного определения интента. 1 Например, если пользователь ранее спрашивал о статусе заказа, новый запрос «Где мой заказ?» будет понят как продолжение предыдущего. 1
4. Обучение на примерах. 1 Чатботы обучаются на реальных примерах запросов пользователей, что позволяет им с течением времени точнее определять интенты. 1

LLM учитывают не только слова, но и их взаимосвязь, порядок, интонацию и другие контекстуальные факторы. 2 Они способны распознавать синонимы, перефразировки, идиомы, сарказм и даже опечатки. 2