![Hoe gaan chatbots om met accenten? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_5,242,0,0])); - Technologie](https://a.continuousdev.com/technology/how-do-chatbots-deal-with-accents-evalez_write_tag32050techopedia_com-under_page_titleezslot_524200.jpeg "Hoe gaan chatbots om met accenten? eval (ez_write_tag ([[320,50], techopedia_com-under_page_title, ezslot_5,242,0,0])); - Technologie")
Inhoud
Q:
Hoe gaan chatbots om met accenten?
EEN:
Met de opkomst van nieuwere en meer verfijnde chatbots in de afgelopen paar jaar, observeren mensen in veel industrieën hoe chatbots vorderen, hoe ze vooruitgang boeken in interactieve spraakrespons (IVR), en hoe dat de detailhandel beïnvloedt, evenals tal van andere industrieën .
Een van de grote relevante vragen is hoe chatbots omgaan met accenten. Sinds het begin zijn regionale en wereldtaalaccenten een struikelblok voor deze technologieën. Vooral wanneer chatbots rudimentair waren in termen van NLP-algoritmen (Natural Language Processing), werden ze gemakkelijk in de war gebracht door een accent dat de fonemen van spraak aanzienlijk verandert. Tegenwoordig zijn chatbots met steeds evoluerende algoritmen veel veerkrachtiger geworden.
Hier zijn enkele belangrijke manieren waarop ingenieurs en belanghebbenden hebben gewerkt om chatbots te helpen accenten te verwerken.
De eerste is via targeting. Veel bedrijven die te maken hebben met een diverse klantenkring zullen meerdere systemen opzetten - ze zullen proberen om consumenten of andere eindgebruikers naar het systeem te verplaatsen dat overeenkomt met hun dialect en taal, om taaloverschrijdende problemen te voorkomen.
Targeting kan echter slechts zoveel doen. Een andere belangrijke manier waarop bedrijven werken aan de verfijning van chatbots is triangulatie - en dit is iets dat chatbots heeft geholpen het accentprobleem te overwinnen.
Triangulatie van de fonemen helpt om meer specifieke resultaten te geven. Zie het op deze manier - als een chatbot de stem van een inheemse Indiaan tegenkomt die naar de Verenigde Staten is verhuisd en Engels spreekt met een duidelijk Indiaas accent, zal de machine te maken krijgen met verschillen, bijvoorbeeld de vlakkere, bredere "a" geluid dat native Indian-speakers moeilijk Engels kunnen beheersen. Een chatbot met een grotere complexiteit om fonemen te isoleren, kan de probleemlocaties uitkiezen en nauwkeuriger 'diagnosticeren' zodat het hele woord of de hele zin niet wordt gemist. Dat geldt meer voor een algoritme dan voor een mens: veel menselijke luisteraars raken in de war door accentverschillen.
Door de fonemen dieper te isoleren en te behandelen, kan de technologie met meer "echte antwoorden" of antwoorden komen, maar er is een andere belangrijke manier waarop chatbots het probleem van het reageren op een geaccentueerde stem kunnen behandelen - of een ander "probleem".
Wanneer het begrip minder dan volledig is, is een belangrijke factor hoe de technologie reageert. De meer elementaire IVR-chatbots van weleer waren geneigd om steeds weer te zeggen: "Het spijt me, ik begreep dat niet". De verfijnde chatbots van vandaag zullen eerder een iteratief antwoord geven, ofwel de oproep naar een mens escaleren, of gedeeltelijke antwoorden geven of, opnieuw, proberen het probleem te isoleren.
Met targeting, triangulatie en goede triage kunnen chatbots veel nauwkeuriger omgaan met accenten en andere eigenaardigheden die bellers hebben. Dit zal een revolutie teweegbrengen in de wereld van 'virtuele assistenten' die in het verleden voor de meeste ongelukkige bellers minder indrukwekkend was.