اجزای هوش مصنوعی سخنگو
هوش مصنوعی مکالمه ای پردازش زبان طبیعی (NLP) را با یادگیری ماشین ترکیب می کند. این فرآیندهای NLP به یک حلقه بازخورد ثابت با فرآیندهای یادگیری ماشینی برای بهبود مستمر الگوریتم‌های هوش مصنوعی جریان می‌یابند. هوش مصنوعی مکالمه دارای اجزای اصلی است که به آن امکان پردازش، درک و ایجاد پاسخ به روشی طبیعی را می دهد.
یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها، ویژگی‌ها و مجموعه داده‌ها تشکیل شده است که به طور مداوم با تجربه بهبود می‌یابند. با افزایش ورودی، دستگاه پلت فرم هوش مصنوعی در تشخیص الگوها بهتر می شود و از آن برای پیش بینی استفاده می کند.
پردازش زبان طبیعی روش فعلی تجزیه و تحلیل زبان با کمک یادگیری ماشینی است که در هوش مصنوعی محاوره ای استفاده می شود. قبل از یادگیری ماشینی، تکامل روش‌های پردازش زبان از زبان‌شناسی به زبان‌شناسی محاسباتی به پردازش زبان طبیعی آماری رفت. در آینده، یادگیری عمیق قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی محاوره‌ای را بیش از پیش ارتقا خواهد داد.
NLP از چهار مرحله تشکیل شده است: تولید ورودی، تجزیه و تحلیل ورودی، تولید خروجی و یادگیری تقویتی. داده‌های بدون ساختار به قالبی تبدیل می‌شوند که می‌تواند توسط رایانه خوانده شود و سپس برای ایجاد پاسخ مناسب تجزیه و تحلیل می‌شود. الگوریتم‌های زیربنایی ML کیفیت پاسخ را در طول زمان با یادگیری بهبود می‌بخشند. این چهار مرحله NLP را می توان در زیر بیشتر تقسیم کرد:
تولید ورودی: کاربران ورودی را از طریق یک وب سایت یا یک برنامه ارائه می کنند. فرمت ورودی می تواند صوتی یا متنی باشد.
تجزیه و تحلیل ورودی: اگر ورودی مبتنی بر متن باشد، برنامه راه حل هوش مصنوعی مکالمه از درک زبان طبیعی (NLU) برای رمزگشایی معنای ورودی و استخراج هدف آن استفاده می کند. با این حال، اگر ورودی مبتنی بر گفتار باشد، از ترکیبی از تشخیص خودکار گفتار (ASR) و NLU برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند.
مدیریت گفتگو: در طول این مرحله، تولید زبان طبیعی (NLG)، یکی از اجزای NLP، یک پاسخ را فرموله می کند.
یادگیری تقویتی: در نهایت، الگوریتم های یادگیری ماشینی پاسخ ها را در طول زمان برای اطمینان از دقت اصلاح می کنند.
