لماذا يحتاج عملك إلى شات بوت قائم على البرمجة اللغوية العصبية

ما هي البرمجة اللغوية العصبية؟ "NLP"

مع تزايد انتشار الشات بوت على مدار العامين الماضيين، فقد استمروا في خدمة حالات استخدام مختلفة متعددة عبر الصناعات في شكل محادثات مكتوبة وخطية مع مخرجات محددة مسبقاً.

على الرغم من أن هذا قد خدم الغرض مع حالات الاستخدام المتعددة، اليوم، مع ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبح من الضروري للشركات تطوير ونشر الشات بوت قائم على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) يقوم بتقييم وتحليل والتواصل مع مستخدميه تماماً مثل الإنسان في من أجل تقديم تجربة لا مثيل لها.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

تعتمد معالجة اللغة الطبيعية على التعلم العميق الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من اكتساب المعنى من المدخلات التي يقدمها المستخدمون. في سياق الروبوتات، يقوم بتقييم القصد من المدخلات من المستخدمين ثم يقوم بإنشاء استجابات بناءً على تحليل سياقي مشابه للإنسان.

لنفترض أن لديك الشات بوت لدعم العملاء، فمن المحتمل جداً أن يحاول المستخدمون طرح أسئلة تتجاوز نطاق الروبوت وتتخلص منه. يمكن حل هذا من خلال وجود ردود افتراضية، ومع ذلك، ليس من الممكن تحديد نوع الأسئلة التي قد يطرحها المستخدم أو الطريقة التي سيتم طرحها بها.

عندما يتعلق الأمر بمعالجة اللغة الطبيعية، يمكن للمطورين تدريب الروبوت على تفاعلات ومحادثات متعددة سيخوضها بالإضافة إلى تقديم أمثلة متعددة للمحتوى الذي سيتواصل معه حيث يميل ذلك إلى منحه أساساً أوسع بكثير يمكنه من خلاله مزيد من تقييم وتفسير الاستفسارات بشكل أكثر فعالية.

أفضل نهج البرمجة اللغوية العصبية (NLP)

أفضل نهج نحو البرمجة اللغوية العصبية هو مزيج من التعلم الآلي والمعنى الأساسي لتحقيق أقصى قدر من النتائج. التعلم الآلي هو جوهر العديد من منصات البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، ومع ذلك، فإن دمج المعنى الأساسي والتعلم الآلي يساعد في إنشاء الشات بوت فعالة تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية.

تُستخدم لغة الآلة لتدريب الروبوتات مما يؤدي إلى التعلم المستمر لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتوليد اللغة الطبيعية (NLG). لكل من ML و FM فوائدها وعيوبها أيضاً. أفضل الميزات لكلا الأسلوبين مثالية لحل مشاكل العمل في العالم الحقيقي.

إليك ما يستلزمه برنامج الشات بوت القائم على البرمجة اللغوية العصبية -

-        نتائج إيجابية كاذبة أقل من خلال التفسير الدقيق

-        تحديد حالات فشل إدخال المستخدم وحل المتعارضات باستخدام النمذجة الإحصائية

-        استخدم التواصل الشامل لاستجابات المستخدم

-        تعلم بشكل أسرع لمعالجة فجوات التنمية

-        تحقيق القدرة اللغوية الطبيعية من خلال إدخال بيانات تدريب أقل

-        القدرة على إعادة الغرض من إدخال بيانات التدريب للتعلم في المستقبل

-        قدم إجراءات تصحيحية بسيطة للإيجابيات الخاطئة

ماذا يمكن أن تفعل محركات البرمجة اللغوية العصبية؟

تستخدم محركات البرمجة اللغوية العصبية على نطاق واسع التعلم الآلي لتحليل مدخلات المستخدم من أجل إخراج الكيانات الضرورية وفهم نية المستخدم. يمكن للشات بوت القائمة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحليل نيات مستخدم متعددة لتقليل حالات الفشل.

التعرف على النية

يتم كسر مدخلات المستخدم من خلال الشات بوت ويتم تجميعها في نية المستخدم من خلال بضع كلمات. على سبيل المثال، "ابحث عن شركة شحن في جدة تقدم خدمة الشحن السريع".

يحلل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) الجملة الكاملة من خلال فهم معنى الكلمات، وتحديد المواقع، والتصريف، والتعددية، والعديد من العوامل الأخرى التي يمكن أن يمتلكها الكلام البشري.

وبالتالي، فإنه يقسم الجملة أو الفقرة الكاملة إلى جملة أبسط مثل - ابحث عن بيتزا لتبدأ بها متبوعة بعوامل بحث أخرى من الكلام لفهم نية المستخدم بشكل أفضل.

التعامل مع الكيان

يمكن أن تكون الكيانات عبارة عن حقول أو بيانات أو كلمات متعلقة بالتاريخ أو الوقت أو المكان أو الموقع أو الوصف أو مرادف لكلمة أو شخص أو عنصر أو رقم أو أي شيء يحدد كائناً.

يمكن للشات بوت التعرف على الكلمات من المستخدمين أو مطابقة الكيانات المتاحة أو جمع الكيانات الإضافية اللازمة لإكمال المهمة.

الكتابة بالأحرف الكبيرة للأسماء

تقوم خدمات الشات بوت الممكّنة من NLP بإزالة الأحرف الكبيرة من الأسماء الشائعة والتعرف على الأسماء الصحيحة من الكلام / إدخال المستخدم.

توسيع ونقل المفردات

تمكن البرمجة اللغوية العصبية للروبوتات من إضافة مرادفات جديدة باستمرار وتستخدم التعلم الآلي لتوسيع مفردات الشات بوت مع نقل المفردات من روبوت إلى آخر.

تقلصات

يمكن للشات بوت مع البرمجة اللغوية العصبية أن توسع الانقباضات وتبسط المهام التي تزيل الفواصل العليا بين الكلمات.

بخلاف ذلك، هناك العديد من القدرات التي تمتلكها الروبوتات التي تم تمكين معالجة اللغات الطبيعية بها، مثل - تحليل المستندات، والترجمات الآلية، وتمييز المحتويات والمزيد.

تعتمد محركات البرمجة اللغوية العصبية على العناصر التالية من أجل معالجة الاستعلامات:

-        النية - المفهوم المركزي لبناء واجهة مستخدم محادثة ويتم تحديدها على أنها المهمة التي يريد المستخدم تحقيقها أو بيان المشكلة الذي يتطلع المستخدم إلى حله.

-        الكلام - الحالات المختلفة للجمل التي قد يعطيها المستخدم كمدخلات إلى الشات بوت كما هو الحال عندما يشير إلى نية.

-        الكيان. وهي تشمل جميع الخصائص والتفاصيل ذات الصلة بقصد المستخدم. يمكن أن يتراوح هذا من الموقع والتاريخ والوقت وما إلى ذلك.

-        السياق. يساعد هذا في حفظ ومشاركة المعلمات المختلفة على مدار جلسة المستخدم بأكملها.

-        الجلسة. يغطي هذا بشكل أساسي نقطتي البداية والنهاية لمحادثة المستخدم.

ما الذي يمكن أن تفعله الشات بوت مع البرمجة اللغوية العصبية لعملك؟

هناك العديد من أنواع الشات بوت المختلفة التي تم إنشاؤها لأغراض مختلفة مثل الأسئلة الشائعة وخدمة العملاء والمساعدة الافتراضية وغير ذلك الكثير.

تعتمد خدمات الشات بوت التي لا تحتوي على البرمجة اللغوية العصبية بشكل رئيسي على المعلومات الثابتة التي تم تغذيتها مسبقاً وهي بطبيعة الحال أقل تجهيزاً للتعامل مع اللغات البشرية التي لها اختلافات في العواطف والنية والمشاعر للتعبير عن كل استعلام محدد.

التغلب على تحديات الاختلافات اللغوية

تكمن مشكلة نهج المحتوى الثابت مسبقاً في أن اللغات لديها عدد لا حصر له من الاختلافات في التعبير عن بيان محدد. هناك طرق لا تعد ولا تحصى يمكن للمستخدم أن يصدر بياناً للتعبير عن المشاعر. لقد عمل الباحثون طويلاً وبجد لجعل الأنظمة تفسر لغة الإنسان.

من خلال البرمجة اللغوية العصبية، من الممكن إجراء اتصال بين النص الوارد من الإنسان والاستجابة المولدة من النظام. يمكن أن تكون هذه الاستجابة أي شيء يبدأ من إجابة بسيطة على استعلام أو إجراء بناءً على طلب العميل أو تخزين أي معلومات من العميل إلى قاعدة بيانات النظام. يمكن للغة البرمجة اللغوية العصبية أن تفرق بين الأنواع المختلفة من الطلبات التي يولدها الإنسان وبالتالي تعزز تجربة العملاء بشكل كبير.

خدمات الشات بوت القائمة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ذكية لفهم دلالات اللغة وهياكل النص وعبارات الكلام. لذلك، فهو يمكّنك من تحليل كمية هائلة من البيانات غير المهيكلة وجعلها منطقية.

إن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) قادرة على فهم الأشكال عبر اللغات مما يجعل الروبوت أكثر قدرة على فهم الفروق الدقيقة المختلفة.

يمنح البرمجة اللغوية العصبية للشات بوت القدرة على فهم وتفسير الكلمات العامية وتعلم الاختصارات باستمرار مثل الإنسان مع فهم المشاعر المختلفة من خلال تحليل المشاعر.

تحول في التركيز على المهام الأكثر أهمية

بشكل عام، يتم نشر العديد من الأدوار والموارد المختلفة من أجل إنشاء وظيفة تنظيمية، ومع ذلك، يستلزم ذلك تكرار المهام اليدوية عبر قطاعات مختلفة مثل خدمة العملاء أو الموارد البشرية أو إدارة الكتالوج أو معالجة الفواتير.

تعمل خدمات الشات بوت القائمة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تقليل الجهود البشرية في عمليات مثل خدمة العملاء أو معالجة الفواتير بشكل كبير بحيث تتطلب هذه العمليات موارد أقل مع زيادة كفاءة الموظفين.

الآن، يمكن للموظفين التركيز على المهام والمهام الحيوية للمهمة التي تؤثر على العمل بشكل إيجابي بطريقة أكثر إبداعاً بكثير بدلاً من إضاعة الوقت في المهام المتكررة المملة كل يوم. يمكنك استخدام الشات بوت القائمة على البرمجة اللغوية العصبية للاستخدام الداخلي وكذلك خاصةً للموارد البشرية ومكتب مساعدة تكنولوجيا المعلومات.

زيادة الربحية بسبب انخفاض التكلفة

التكلفة هي الجانب الأساسي لأي عمل تجاري ينمو ويزيد الربحية. يمكن أن تساعد الشات بوت القائمة على البرمجة اللغوية العصبية بشكل كبير في خفض التكاليف المرتبطة بالقوى العاملة والموارد الأخرى المتشابكة في المهام المتكررة بالإضافة إلى تكاليف الاحتفاظ بالعملاء، مع تحسين الكفاءة وتبسيط سير العمل.

يمكن أن تساعد خدمات الشات بوت القائمة على البرمجة اللغوية العصبية في تحسين عمليات عملك ورفع تجربة العملاء إلى المستوى التالي مع زيادة النمو والربحية بشكل عام. إنه يوفر مزايا تكنولوجية للبقاء في المنافسة في الوقت والجهد والتكاليف الموفرة للسوق والتي تؤدي إلى زيادة رضا العملاء وزيادة المشاركة في عملك.