Chatbots são tecnologias conhecidas desde a década de 1950, mas dificilmente foram desenvolvidas e incorporadas a vários sistemas de trabalho nos últimos três anos com a ajuda de inteligência artificial, processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina. 

Tudo isso os torna muito mais humanos e, como humanos, estamos muito satisfeitos com isso.

Por outro lado, a combinação de resposta imediata e conectividade constante os torna uma maneira atraente de ampliar ou substituir a tendência dos aplicativos da web. 

Portanto, agora a maioria dos serviços ao cliente usa ou planeja usar chatbots. Também serviços de suporte técnico e serviços similares que exigem uma plataforma de informações. Todos esses sistemas são automatizados com chatbots e as empresas e clientes apreciam isso.

Como os chatbots podem processar linguagens humanas?

O que muitas empresas se preocupam é que os chatbots não conseguem entender as intenções do cliente. Certamente, os bots são treinados primeiro com dados reais. Os registros das conversas geralmente são salvos, e os desenvolvedores analisam posteriormente esses registros para descobrir o que o cliente quer perguntar.

Ajudado pelo aprendizado de máquina, os desenvolvedores vinculam as perguntas que os clientes fazem e obtêm a resposta mais apropriada. Por exemplo, se um cliente perguntar "Onde está meu recibo de pagamento?" E "Eu não recebi um recibo de pagamento", ele terá uma resposta equivalente no chatbot.

O trabalho dos desenvolvedores é treinar os chatbots para conectar as duas perguntas, corrigir a intenção e encontrar a resposta correta. E quando não há dados extensos disponíveis, diferentes dados da API podem ser usados para treinar o chatbot.

Como os chatbots funcionam

Chatbots trabalham adotando 3 métodos de classificação, que são:

Correspondências de padrões:

Os bots usam correspondência de padrões para classificar o texto e gerar uma resposta adequada para os clientes. A estrutura mais usada para esses padrões é "Linguagem de marcação de inteligência artificial" (AIML). Por exemplo:

Isso resulta em:

Humano : Você sabe quem é Abraham Lincoln?

Robô : Abraham Lincoln foi o presidente dos Estados Unidos durante a Guerra Civil Americana.

O bot pode dar essa resposta apenas porque seu nome está no padrão associado. A limitação, no entanto, é que o bot não pode ir além do padrão associado. Mas a incorporação de alguns algoritmos pode ajudar o bot a ser mais avançado.

Algoritmos

Para cada tipo de pergunta, deve haver um padrão único, a fim de encontrar a resposta correta. Com muita combinação nos padrões, cria uma estrutura hierárquica. Os algoritmos são usados ​​para reduzir os classificadores e gerar a estrutura mais gerenciável. Isso é o que os cientistas da computação chamam de abordagem "reducionista".

O popular Naive Bayes é o algoritmo clássico para classificação de texto e PLN. O algoritmo é organizado da seguinte forma:

Exemplo de conjunto de treinamento de amostra:

Classe: saudação

"Como vai?"

"Bom Dia"

"olá"

Exemplo de classificação de frases de entrada:

Entrada: "Olá, bom dia"

Termo: "olá" (sem correspondências)

Termo: "bom" (classe: saudação)

Termo: "dias" (classe: saudação)

Classificação: saudação (pontuação = 2)

Com a ajuda da equação, as correspondências de palavras são encontradas para algumas frases de exemplo em cada classe. Se você perceber a pontuação do exemplo, é aquela que identifica a classe com as correspondências mais altas no termo. 

Mas as limitações desta pontuação indica que não garante que seja a combinação perfeita.

Redes neurais artificiais

As redes neurais são uma maneira de calcular a interação usando conexões ponderadas que são obtidas de repetições durante o treinamento dos dados. Com cada repetição, a precisão da mensagem de saída é melhorada.

Como no exemplo anterior, cada frase é dividida em palavras diferentes, mas cada palavra é usada como entrada para redes neurais. As conexões ponderadas são calculadas através de diferentes iterações através dos dados de treinamento milhares de vezes. O algoritmo melhora com cada interação até que a resposta seja mais precisa.

Esse tipo de algoritmo é comparável a um código. Por exemplo, quando há uma amostra comparativamente pequena, em que as frases de treinamento têm 200 palavras diferentes e 20 classes, essa seria uma matriz de 200 × 20. Mas você também deve ter em mente que quando o tamanho da matriz aumenta n vezes Pode gerar muitos erros. É por isso que a velocidade de processamento deve ser muito alta.

Tipos de arquitetura de chatbots

O modelo de arquitetura de um chatbot corresponde ao propósito central do desenvolvimento. Mas, principalmente, existem dois tipos de modelos possíveis: aqueles que geram respostas do zero por meio de aprendizado automático e aqueles que usam heurísticas para selecionar uma resposta apropriada a partir de uma série de respostas predefinidas.

Modelos geradores

É um modelo bastante avançado, é usado muito pouco porque requer algoritmos complexos. Eles são difíceis de construir e desenvolver. Treinar esse bot exige muito tempo e esforço, criando milhões de exemplos. 

É baseado em um modelo de aprendizado profundo para criar respostas durante uma conversa. No entanto, você nunca sabe a que o bot responderá.

Modelos baseados em recuperação

É um modelo de arquitetura muito mais fácil de construir e também mais confiável. Naturalmente, as respostas não são 100% precisas, mas você pode conhecer os tipos de respostas e certificar-se de que o chatbot não envia respostas inadequadas ou incorretas. 

Atualmente, é o modelo mais utilizado. Vários algoritmos e APIs estão disponíveis para desenvolvedores criarem chatbots neste modelo de arquitetura. É um tipo de bot que considera tanto a mensagem quanto o contexto para encontrar o tipo de resposta.

Mecanismo de Geração de Respostas

Como mencionamos anteriormente, existem duas maneiras diferentes pelas quais os chatbots entendem a mensagem ou a intenção do usuário.

Heurística baseada em padrões

A maneira mais simples de gerar respostas é definir um conjunto de regras com padrões predefinidos que atuam como a condição para as regras enquadradas. A linguagem de marcação de inteligência artificial (AIML) é a mais usada para escrever padrões e respostas no processo de desenvolvimento do chatbot. É executado da seguinte maneira:

<category>

<pattern> Qual é o seu nome? </pattern>

<template> Meu nome é Albert Smith </template>

</category>

AIML pode construir um chatbot inteligente se tiver um canal rico em padrões e processamento de linguagem natural. O que esses bots fazem é analisar a mensagem do usuário, depois encontrar sinônimos e conceitos, rotular partes do discurso e descobrir qual é a regra que corresponde à consulta do usuário. 

Mas infelizmente eles não podem executar algoritmos de aprendizado de máquina, a menos que passem por um processo de programação especial.

Classificação de intenções usando aprendizado de máquina

O problema com a heurística é que requer que todos os padrões sejam programados manualmente. Se o chatbot tiver que definir centenas de tentativas para cenários diferentes, isso é muito complicado. Mas, por sua vez, a classificação das intenções baseia-se inteiramente na tecnologia de aprendizado de máquina.

De um conjunto de milhares de exemplos de treinamento que o chatbot provavelmente enfrentará, você pode treinar para coletar padrões de dados e aprender com eles. Para isso, existem bibliotecas de aprendizado automáticas, como o scikit-learn, e há também várias opções de API na nuvem, como api.ai, wit.ai e Microsoft LUIS. O wit.ai, que foi comprado recentemente pelo Facebook, foi a primeira API de aprendizado automática para chatbots.

Geração de respostas

Uma vez que o bot entenda a questão, é hora de gerar uma resposta. Existem duas maneiras: gerar uma resposta estática simples e obter um modelo baseado na intenção e colocar algumas variáveis. Dependendo do objetivo do chatbot, a empresa decide o método de resposta.

Por exemplo, um chatbot de previsão do tempo que usa API pode responder a cada usuário a mesma informação, mas de uma maneira diferente, de acordo com a intenção da pergunta. O bot estuda e usa os chats anteriores e suas métricas associadas para adaptar as respostas personalizadas para o usuário.

Com tudo isso, é claro que para criar um chatbot a partir do zero, você precisa da ajuda de um profissional. Aqueles que podem fazer este trabalho são os programadores e desenvolvedores, com experiência em bots. E a verdade é que quanto mais humano parece o chatbot, melhor será o desenvolvimento.