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El papel del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el desarrollo de chatbots

Tabla de contenidos ocultar 1 ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)? 2 ¿Cómo funciona la PNL en los chatbots? 3 ¿Cómo funciona la PNL...?

Escrito por Ashok Kumar · Lectura de 5 min >
¿Cuánto-cuesta-el-desarrollo-de-una-aplicación-chatbot?

El ecosistema empresarial digitalizado ha evolucionado como un espacio en el que los humanos interactúan cada vez más con las máquinas. No se puede negar eso desarrollo de chatbot ha sido el cambio definitivo en casi todos los sectores verticales de la industria. Al ponerse en la piel de un desarrollador, le resultaría abrumador saber cómo estos compañeros digitales han transformado las interacciones comerciales con los clientes. Con recomendaciones personalizadas, soporte instantáneo y ahora conversaciones similares a las humanas, impulsadas por IA desarrollo de chatbot ha simplificado significativamente las interacciones.

Bueno, en el contexto de la evolución de potentes chatbots, la tecnología PNL se mantiene firme. ¿Hace una década teníamos asistentes virtuales que entendían nuestras emociones, detectaban intenciones o comprendían matices? La PNL, una rama especializada de la IA, potencia el desarrollo de chatbots y les permite involucrar a los clientes en conversaciones similares a las humanas. Es hora de explorar el papel de la PNL en el desarrollo de chatbots inteligentes.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

La PNL es una subsección de la IA que permite a los chatbots comprender el sentimiento humano. Las palabras o el vocabulario que utilizamos durante una conversación con chatbots transmiten nuestras emociones. Dado que la PNL se basa en el aprendizaje profundo, ayuda a las computadoras a derivar el significado real de estos sentidos humanos. 

Los chatbots impulsados ​​por IA son capaces de comprender el contexto, la intención y las emociones detrás de las interacciones humanas. Con inteligente desarrollo de chatbot, generan conversaciones similares a las humanas que imitan a los humanos de la vida real.

Esta capacidad de comprender las emociones humanas diferencia a la PNL de los motores de búsqueda u otros algoritmos. La PNL no se basa sólo en unas pocas palabras clave. Más bien, ayudan a los chatbots a comprender la verdadera intención detrás de la conversación.

Una vez que la PNL identifica la intención y la transmite al bot, este responde como humanos, según cómo los programan los desarrolladores.

¿Cómo funciona la PNL en los chatbots?

Los humanos utilizan el lenguaje natural mientras se comunican entre sí. Las máquinas, por otro lado, utilizan lenguajes de programación mientras interpretan las entradas de los humanos. Al combinar estos dos conceptos principales, el procesamiento del lenguaje natural fomenta una interacción fluida entre humanos y máquinas. Esto implica que las personas pueden comunicarse directamente con las máquinas sin conocer lenguajes de programación. 

Con el desarrollo de chatbot respaldado por PNL, los bots obtienen la libertad de obtener información y procesarla a partir de entradas verbales o escritas de los clientes. 

Los desarrolladores de chatbots trabajan en modelos de PNL, permitiendo a las máquinas decodificar las interacciones humanas e incluso responder a ellas como humanos. Pueden identificar el contexto y responder según la intención de sus usuarios.

De Operación desarrollo de chatbot tiene un enorme potencial en la interacción y el compromiso con el cliente. Naturalmente, las empresas están integrando sus sistemas de soporte con estos bots intuitivos. Echemos un vistazo a la trayectoria de crecimiento progresivo del mercado global de chatbots.

Fuente: https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/

El gráfico revela que el mercado mundial de chatbots alcanzará la marca de 1.25 millones de dólares en 2025. En 2016, ascendía a solo 190.8 millones de dólares. Esto muestra el potencial de crecimiento exponencial de los robots de IA.

¿Cómo ayuda la PNL al desarrollo de bots inteligentes?  

Antes de explorar el papel de la PNL en el desarrollo de chatbots, echemos un vistazo a estas estadísticas.

  • 40% de las grandes empresas Ya implementó chatbots de alguna forma en 2019.
  • El 46% de estas empresas utilizan PNL para detectar texto o voz. Otro 14% utiliza PNL para optimizar sus servicios al cliente.
  • 10% de la organizaciones encuestadas Utilice bots respaldados por PNL para análisis de datos.

 Durante el desarrollo del chatbot, los motores de PNL utilizan en gran medida tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. He aquí por qué la PNL ayuda a la inteligencia desarrollo de chatbot.

  1. Reconocer la intención

Las empresas que implementan bots inteligentes tienen clientes que se comunican con su servicio de asistencia técnica con intenciones específicas. Dependiendo de la industria, la naturaleza de esta intención varía significativamente. Por ejemplo, un cliente que busca los mejores rincones de pizza en una aplicación de entrega de comida tendría una intención diferente a la de alguien que compra medicamentos. 

Gracias al desarrollo de chatbots que utilizan PNL, los usuarios ahora confían en gran medida en la tecnología inteligente para identificar su intención y completar la oración durante la búsqueda. Esto implica que la PNL se ocupa de las palabras, la conjunción, la gramática, la pluralidad y otros elementos naturales del habla humana.

Al identificar la intención de cada usuario, los robots inteligentes llevan a cabo las acciones adecuadas. Normalmente, los robots de IA se entrenan con un conjunto básico de intenciones asociadas con el negocio para el que se utilizan. 

 Como desarrolladores, es necesario crear modelos de PNL separados para abordar diferentes intenciones.

  1. Trabajando en entidades

Las entidades se refieren a palabras o datos relacionados con cualquier producto, ubicación, lugar, hora, persona o cualquier cosa como tal. Durante el desarrollo del chatbot, la PNL se utiliza para identificar palabras específicas de los usuarios. Según lo programado, relacionan estas palabras con entidades disponibles y recopilan las programadas para completar una tarea.

  1. Simplificando las interacciones

 Con el procesamiento del lenguaje natural, el idioma ya no es una barrera cuando los clientes interactúan con los robots. El desarrollo de chatbot El proceso implica el uso de PNL para simplificar las conversaciones.

  • Los robots inteligentes respaldados por PNL verifican los sustantivos comunes y eliminan las mayúsculas, para que puedan reconocer la entrada del usuario con precisión.
  • Los robots de IA con PNL continúan agregando nuevas palabras a su vocabulario y transfiriendo el stock refinado de palabras a otros robots.
  • durante desarrollo de chatbot, la PNL ayuda a comprender la gramática, la conjunción y los tiempos verbales para simplificar las conversiones con los clientes.
  • A veces, los usuarios utilizan contracciones mientras se comunican con las empresas. Los robots están entrenados para expandir estas contracciones para obtener el significado exacto de su conversación. Además, eliminan los apóstrofes entre las palabras para fomentar una mejor comprensión.
  • Capacidades avanzadas de PNL en desarrollo de chatbot incluyen traducciones automáticas, análisis de documentos y diferenciación de contenidos.
  1. Conversación inteligente y contextual

El secreto de la inteligencia desarrollo de chatbot radica en entrenar máquinas para comprender la intención del usuario y generar respuestas contextuales. Mientras procesan consultas, los motores de PNL evalúan los siguientes elementos.

  • Declaración: Un usuario puede transmitir una oración de diferentes maneras. Ese chatbot evalúa estas oraciones en función de la naturaleza de la expresión para generar respuestas.
  • Intención: Como comentamos, el desarrollo de chatbot El proceso implica la identificación de la intención. En consecuencia, los bots identifican el planteamiento del problema y ayudan a los usuarios.
  • Antecedentes: El contexto es otro parámetro más que permite a los robots identificar de qué está hablando el usuario.
  • Sesión: La sesión registra ambos puntos durante las conversaciones de los usuarios, incluidos los puntos inicial y final del período interactivo.

  La desarrollo de chatbot El proceso implica programar respuestas basadas en los elementos antes mencionados.

4 formas en que la PNL puede agilizar las conversaciones en tu bot

¿Sabes que tanto como 62% de clientes ¿Prefieres interactuar con chatbots en lugar de con humanos? Esto se debe en gran medida a su respuesta instantánea, precisión y respuesta espontánea.

Dado que la mayoría de su audiencia se inclina por las máquinas, es hora de darle a su desarrollo de chatbot procesar un segundo pensamiento. En caso de que todavía carezca de integración con PNL, pronto se quedará atrás de sus competidores.

Explore cuatro formas en que la PNL puede agilizar las conversaciones en su chatbot para atraer a los clientes.

  1. Conversar naturalmente en diferentes idiomas

Antes de la aparición de la PNL, el principal obstáculo para que los chatbots identificaran la intención del usuario era la multiplicidad de formas en que los clientes proporcionaban sus aportaciones. Los desarrolladores han trabajado lo suficiente en desarrollo de chatbot entrenarlos con el lenguaje humano. Como resultado, incluso las respuestas generadas por el sistema desde los chatbots son contextuales y descubrirás que comprenden los matices emocionales. 

 Gracias a la PNL, los desarrolladores han logrado establecer una conexión entre los textos orientados a los humanos y las respuestas generadas por el sistema. 

La PNL es capaz de diferenciar diferentes tipos de solicitudes de los clientes. Un enfoque personalizado para responder a estas solicitudes mejora significativamente la experiencia del cliente. Ser especifico, desarrollo de chatbot El uso de IA permite que estas herramientas interpreten los siguientes elementos.

  1. Estructuras de texto
  2. Semántica del lenguaje
  3. Frases de discurso
  4. Datos no estructurados
  5. Morfemas en todos los idiomas
  6. Abreviaturas y lenguaje coloquial.
  1. Mejor satisfacción del cliente

La respuesta instantánea de las plataformas en línea y los sitios de comercio electrónico es lo que esperan los millennials hoy en día. El uso de la PNL en desarrollo de chatbot faculta a estas herramientas para analizar preguntas y priorizarlas en función de su complejidad. Como resultado, los bots responden contextualmente e instantáneamente, brindando una mejor satisfacción al cliente.

En particular, una respuesta más rápida de las empresas contribuye en gran medida a fomentar la confianza de los clientes. Esto eventualmente se traduce en mayores volúmenes de negocios. Los robots inteligentes han marcado tendencias en el sector del comercio electrónico, con minoristas en línea establecidos como Tu compras abrazando la tecnología.

Con bots dedicados, los clientes obtienen el tiempo y la atención que merecen en su plataforma. Los minoristas en línea, incluidas las marcas de comercio electrónico, han experimentado tasas de retención de clientes más altas. Además, estas herramientas inteligentes ayudan a mitigar los costos y los esfuerzos involucrados en la adquisición de nuevos clientes. 

  1. Reducir los costos de servicio al cliente

¿No es impresionante saber que las empresas pueden recortar tanto como 30% de sus gastos de atención al cliente ¿integrando chatbots? 

Independientemente de la industria en la que opere, tendrá en cuenta los costos de servicio al cliente y al mismo tiempo equiparará su rentabilidad. Usando PNL durante desarrollo de chatbot implica una mínima participación humana. Esto ayuda a los minoristas a reducir costos de servicio al cliente. ¿Por qué no integrar bots impulsados ​​por IA para realizar tareas mundanas o repetitivas? Este enfoque aumentaría la eficiencia de su organización, además de optimizar los flujos de trabajo.

  1. Compromiso contextual

Los clientes odian ser redirigidos de un agente a otro cuando se comunican con su empresa para resolver sus problemas. En el peor de los casos, muchos de ellos terminan sin el apoyo de un agente real. Esta amarga experiencia puede resultar perjudicial para su negocio y provocar la pérdida de clientes.

Recuerda, 91% de los clientes insatisfechos nunca vuelvas. Usando PNL en desarrollo de chatbot aprovecha el compromiso contextual. Esto implica que los robots inteligentes evalúan la información de fondo de los usuarios y responden contextualmente. Además, los agentes humanos conocen el contexto, por lo que los clientes no necesitan repetir sus problemas una y otra vez.

Terminando

La PNL ha revolucionado las conversaciones automatizadas, cerrando la brecha entre las comunicaciones humanas y las orientadas a las máquinas. De este modo, desarrollo de chatbot La participación de la PNL debería estar en el radar de los desarrolladores proactivos durante al menos la próxima década.

A medida que la PNL continúa evolucionando, los desarrolladores experimentan con tecnologías avanzadas para mejorar sus increíbles capacidades. Con modelos de lenguaje mejorados, algoritmos sofisticados y una mejor interpretación semántica, los chatbots seguirán replicando las respuestas humanas. No es de extrañar que las marcas de comercio electrónico y las empresas que operan digitalmente puedan aprovechar las ventajas de la tecnología inteligente. desarrollo de chatbot.

Escrito por Ashok Kumar
Director ejecutivo, fundador y director de marketing de Make An App Like. Soy escritor en OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Contáctame para publicar tu contenido. Mi Perfil

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