English
Deutsch
Frameworki lub platformy umożliwiające tworzenie chatbotów mogą mieć ograniczenia językowe lub mogą być zaprojektowane dla określonych języków. Zasadniczo programiści i deweloperzy muszą wziąć pod uwagę specyficzne cechy danego języka podczas opracowywania algorytmów i pisania kodu, który chatbot może zrozumieć i na podstawie którego może się uczyć. Ponieważ oczekuje się, że sztucznie i emocjonalnie inteligentne chatboty będą komunikować się za pomocą wysoce zaawansowanego, naturalnego języka, warto przeanalizować językowy aspekt tworzenia chatbotów, aby uzyskać pełniejszy obraz tego, jak funkcjonują chatboty.
Osobliwości językowe dla chatbotów
Języki świata można podzielić na rodziny, z których największe to indoeuropejska (2,9 miliarda użytkowników), chińsko-tybetańska (1,3 miliarda użytkowników), nigero-kongijska (437 milionów użytkowników) i austronezyjska (386 milionów użytkowników). Dodając do tego dziesiątki innych mniejszych rodzin językowych, światowa liczba żywych języków wynosi prawie 7000!
Ta niesamowita różnorodność, choć bogata pod względem kultury i tradycji, stanowi wyjątkowe wyzwanie dla twórców chatbotów. Najbardziej oczywistym problemem do przezwyciężenia są niezwykle zróżnicowane systemy zapisu. Weźmy tylko kilka przykładów:
Latin: ABCDEFG
Chiński: 汉字
arabski: العربية
Cyrylica: Кириллица
Hebrajski: עברית
grecki: Ελληνικό
Gruziński: ქართული
Złożoność, która odróżnia języki, odzwierciedla nie tylko różne podejścia do gramatyki, wymowy, organizacji i konstrukcji zdań, ale także sposób, w jaki ludzie wyrażają siebie.
Pod względem gramatycznym niektóre języki mają różne rodzaje, przypadki, rodzajniki i znaki, które radykalnie zmieniają znaczenie zdań. W rzeczywistości, czasami nawet to samo słowo może mieć inne znaczenie w zależności od sposobu jego użycia i kontekstu, w jakim zostało umieszczone. Problemy te potęguje sposób, w jaki ludzie piszą w danym języku, który często charakteryzuje się lenistwem i ignorancją. W związku z tym chatbot musi być również w stanie sobie z tym poradzić:
Skróty: Mon zamiast Monday, US zamiast United States
Slang: dolary zamiast dolarów amerykańskich, ciasto zamiast pieniędzy
Literówki: crd zamiast karty, aplikacja monile zamiast aplikacji mobilnej
Język SMS: 2moro (jutro), GR8 (świetnie), IDK (nie wiem)
Ostatnim ważnym czynnikiem jest rozbieżność języków, ponieważ jeden język może mieć niezliczoną ilość dialektów. Na przykład arabski jest językiem urzędowym w 22 krajach, ale arabski używany w każdym z nich jest unikalny. Oznacza to, że Tunezyjczyk rozmawiający z Jordańczykiem w jego dialekcie będzie miał trudności ze zrozumieniem. W mniejszym stopniu to samo można powiedzieć o języku angielskim i hiszpańskim, ponieważ istnieją znaczne rozbieżności między krajami.
Wyżej wymienione kwestie dotyczą komunikacji pisemnej, ale w przypadku chatbota komunikującego się werbalnie, zakres błędnej komunikacji wzrasta, ponieważ regionalne akcenty i wady wymowy mogą utrudniać zrozumienie, a w przypadku niektórych języków nawet zmiany tonalne mogą zmieniać znaczenie słów.
Testowanie języka obsługiwanego przez chatbota ma jeden nieodłączny problem - ogromną ilość danych wejściowych, których ręczne testowanie jest nierealne. Aby przezwyciężyć to uciążliwe zadanie, twórcy chatbotów mogą skorzystać z następujących strategii:
- Automatyzacja testów poprzez pisanie indywidualnych frameworków i spersonalizowanych mechanizmów generowania raportów z odpowiednimi metrykami
- Wykorzystanie testów środowiskowych, czyli silnika chatbota
- Połączenie dwóch wyżej wymienionych strategii
Najważniejszym czynnikiem jest to, aby środowisko testowe było praktyczne i dostosowane do wymagań testowanego chatbota. Ponadto niezbędna jest możliwość generowania raportów, które ułatwiają analizę, dostarczają istotnych informacji zwrotnych oraz podkreślają mocne i słabe strony. Dzięki temu można zebrać kluczowe informacje, wyciągnąć wnioski i szybko wdrożyć ulepszenia. W rezultacie chatbot jest stale ulepszany i aktualizowany, co gwarantuje, że wraz z upływem czasu zyskuje on coraz wyższy poziom biegłości.
Dla twórców chatbota nieocenione jest testowanie wyrażeń zaprogramowanych w chatbocie w celu sprawdzenia, czy chatbot nauczył się je poprawnie klasyfikować. Następnie proces szkolenia może być okresowo ulepszany przy użyciu parametrów oferowanych przez sieć neuronową lub można wprowadzać zmiany w kategoriach.
Sieci neuronowe można zdefiniować tak, aby wszystkie kategorie miały wpływ, dlatego taka akcja powinna być wykonywana po każdej zmianie treści fraz chatbota. I odwrotnie, jakość samego chatbota powinna być określona przez metryki przyjęte przez projektantów, co może pomóc w podjęciu decyzji o dopuszczeniu pewnego zakresu konwersacji do ogólnego użytku przez ludzi.
Podobnie jak w życiu codziennym, wyjątkowość języków na całym świecie powinna być badana, szanowana i celebrowana. Wyzwań związanych z opanowaniem języków nie należy się obawiać, lecz je podejmować, a dzisiejsza myśląca przyszłościowo technologia oferuje ekscytujące możliwości dostarczania rozwiązań w celu przezwyciężenia problemu, który dręczy ludzkość od czasów Wieży Babel. Chociaż zaprojektowanie chatbota zdolnego do obsługi wielu języków nie jest proste, najnowocześniejsze chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą replikować ludzkie wzorce mowy i angażować się w znaczące interakcje, niezależnie od wybranego języka.
