Некоторые методы анализа взаимодействия пользователя с диалоговыми системами:

• Анализ тепловых карт. 2 Позволяет определить, где пользователи чаще всего нажимают или скроллят страницу, что помогает выявить ключевые элементы интерфейса. 2
• Анализ производительности. 2 Включает оценку времени, которое требуется пользователю для выполнения задачи, и количества шагов, необходимых для достижения цели. 2 Такие методы помогают выявить узкие места и потенциальные проблемы, с которыми пользователи могут столкнуться при работе с приложением. 2
• Использование диалоговой грамматики. 3 Подход строится на предположении, что диалог как чётко структурированная система имеет ряд последовательных регулярностей: приветствие-приветствие, вопрос-ответ, предложение-принятие/отклонение. 3
• Методы, основанные на интентах. 3 Коммуникативные акты определены целями участников диалога, которые можно разделить на дифференциальные составные части (пункты плана по достижению конечного желания). 3
• Методы машинного обучения. 3 Для задачи классификации применяются наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, логистическая регрессия, метод k-ближайших соседей или комбинация этих методов. 3
• Использование нейронных сетей и алгоритмов глубокого обучения. 3 По сравнению с традиционными методами машинного обучения, нейросетевые модели требуют больше данных и ресурсов для обучения, но показывают высокую точность результатов. 3