Wie wird der Kundendienstroboter implementiert? Dialogempfehlungssystem

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Wenn Sie viele Apps verwenden, müssen Sie ein gewisses Verständnis für das intelligente Roboter-Kundendienstsystem haben. Ebenso wie der menschliche Kundendienst können Kundendienstroboter einfache Gespräche mit Menschen führen und entsprechende Antworten auf die Bedürfnisse der Menschen geben. Obwohl die erhaltenen Antworten meist nicht sehr zuverlässig sind, ist es im Allgemeinen arbeitssparender.

Der in letzter Zeit beliebte Chat-Roboter ChatGPT ist im Wesentlichen ein Kundenservice-Roboter, aber der Algorithmus dahinter ist ausgefeilter und die Menge der vorab trainierten Daten ist größer.

Werfen wir einen Blick auf die Technologie hinter Kundendienstrobotern: Dialogempfehlungssystem.

1. Überblick über das Dialogempfehlungssystem

Der Prozess, bei dem Benutzer das Dialogempfehlungssystem verwenden, ist im Wesentlichen ein Prozess, der Benutzern letztendlich dabei hilft, Entscheidungen durch mehrere Runden der Informationsinteraktion zu treffen.

Das Conversational Recommendation System (CRS) durchbricht die Informationsasymmetriebarriere zwischen dem System und dem Benutzer im statischen Empfehlungssystem durch umfassende interaktive Verhaltensweisen und ermöglicht es dem Empfehlungssystem, Benutzerpräferenzen während des interaktiven Dialogs mit dem Benutzer dynamisch zu erfassen. Eine Richtung führt Benutzer dazu, neue Sehenswürdigkeiten zu entdecken, indem sie ihre aktuellen Interessen und Vorlieben erkunden. Andererseits akzeptiert es während des Interaktionsprozesses Benutzerfeedback in Echtzeit, aktualisiert die Strategie des Empfehlungsmodells und erreicht dynamisches Lernen und Aktualisieren. Hierbei handelt es sich um ein empfehlungsorientiertes Dialogsystem, das im Online-Dialog mit Nutzern Nutzerinteressen erfasst und Nutzern Antworten oder Produkte empfiehlt, die sie benötigen.

Allgemeine Dialogsysteme werden normalerweise in zwei Kategorien unterteilt: aufgabenorientiert und nicht aufgabenorientiert. Letzteres wird üblicherweise als Chatbot bezeichnet. Das aufgabenorientierte Dialogsystem soll Benutzern bei der Erledigung spezifischer Aufgaben helfen, z. B. bei der Suche nach benötigten Produkten, bei der Buchung von Hotels und Restaurants usw. Aufgabenorientierte Dialogsysteme für Empfehlungsaufgaben können üblicherweise als Dialogempfehlungssysteme angesehen werden, die als interaktive Form natürlichsprachlichen Text und Sprache verwenden. Bei Empfehlungsaufgaben hat es einen hohen kommerziellen Wert.

2. Merkmale von Dialogempfehlungsaufgaben

Aus Anwendungssicht weist das Dialogempfehlungssystem zwei typische Merkmale auf: Mehrrundeninteraktion und Zielorientierung.

1. Mehrere Interaktionsrunden

Wenn Benutzer beispielsweise bei der Suche nach Produkten auf Taobao nach Produkten mit bestimmten Attributen suchen, tun sie dies über die aktive Suche. Sie können beispielsweise nach „Herrenjacken im Frühling“ suchen. In diesem Szenario erstellt der Benutzer die Abfrage selbst. Der Empfehlungseffekt hängt nicht nur von der Suchmaschine ab, sondern verlässt sich auch stärker auf das eigene Fachwissen des Benutzers, um eine geeignete Abfrage zu erstellen Schlüsselwörter. Dieses traditionelle Empfehlungssystem erfordert, dass Benutzer mögliche Attributoptionen basierend auf ihrem eigenen Vorwissen eingeben, um geeignete Produkte genau zu finden. In vielen Szenarien verfügen Benutzer jedoch nicht über solche Vorkenntnisse. In diesem Fall erwarten Benutzer, dass das System dem Benutzer proaktiv potenzielle Artikel vorstellt, die ihnen gefallen könnten.

Die Mehrrunden-Interaktionsfunktion im Dialogempfehlungssystem kann die Mängel der aktiven Suche der Benutzer im herkömmlichen Empfehlungssystem ausgleichen. In der Echtzeitinteraktion zwischen dem System und dem Benutzer kann es dem Benutzer den unbekannten Elementattributraum anzeigen, indem es dem Benutzer aktiv Fragen stellt, und die Feedbackinformationen des Benutzers verwenden, um die Bedürfnisse und Einstellungen des Benutzers gegenüber bestimmten Attributen direkt zu verstehen Erstellen Sie ein Porträt der Benutzer, um korrekte Empfehlungen abzugeben.

2. Zielorientiert

Das Ziel des Dialogempfehlungssystems besteht darin, Produkte zu empfehlen, an denen der Benutzer interessiert ist. Mit dem ultimativen Ziel, erfolgreiche Empfehlungen zu erzielen, besteht daher das Zusammenspiel zwischen CRS und traditionellen Empfehlungssystemen Erhalten Sie Benutzerpräferenzinformationen. Sie haben das gleiche „Empfehlungs“-Ziel, aber der Betrieb und die Implementierung des Systems sind völlig unterschiedlich. Herkömmliche Empfehlungssysteme können als das System betrachtet werden, das einseitig empfohlene Elemente an Benutzer ausgibt. CRS hingegen konzentriert sich auf praktisches Echtzeit-Feedback, untersucht ständig proaktiv Interessenpunkte der Benutzer und aktualisiert nachfolgende Empfehlungsstrategien.

3. Grundlegende Funktionsmodule des Dialogempfehlungssystems

Ein Standard-Dialogempfehlungssystem besteht aus drei Funktionsmodulen: Modul zum Verständnis der Benutzerintention, Modul zur Dialogstrategie und Empfehlungsmodul.

1. Modul zum Verständnis der Benutzerabsicht

Das Modul zum Verständnis der Benutzerintention ist ein Modul, das Informationen direkt mit Benutzern austauscht. In den Anfangsjahren bestand seine Eingabe hauptsächlich aus Dialogtexten. Mit der Entwicklung der Technologie wurden multimodale Daten und Benutzerverhaltensdaten zunehmend zu den wichtigsten Eingabedatenquellen für Dialogempfehlungssysteme.

2. Dialogstrategiemodul

Bei Empfehlungssystemen gibt es nur sehr wenige positive Feedback-Daten, auf die man sich stützen kann, was zu einer Diskrepanz zwischen den Informationen zwischen dem System und dem Benutzer führt und eine fehlgeschlagene Erkundung verschwendet wird Benutzerzeit, beeinträchtigt Benutzerpräferenzen und führt zu Benutzerverlusten. Daher ist das Streben nach einem Gleichgewicht zwischen Erkundung und Gewinn ein zentrales Thema in Konversationsempfehlungssystemen. Die Hauptaufgabe des Moduls Dialogstrategie besteht darin, dieses Problem zu lösen.

Im Prozess mehrerer Interaktionsrunden manifestiert sich dieses Problem darin, dass das System anhand der bereits während des Interaktionsprozesses erhaltenen Informationen bestimmen muss, ob es den Benutzer weiterhin fragen oder Produkte empfehlen soll, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass der Benutzer dies tut Auswahl des Produkts. Dies ist ein typisches Spielproblem. Zu viele Anfragen können beim Benutzer Abscheu hervorrufen, während zu wenige Anfragen dazu führen können, dass Informationen über die Benutzerpräferenzen fehlen. Daher muss eine gute Dialogstrategie die beiden Indikatoren Dialogwechsel und Empfehlungsgenauigkeit intelligent ausbalancieren.

3. Empfehlungsmodul

Das Empfehlungsmodul ist ein Modul, das die Empfehlungsfunktion im Dialogempfehlungssystem implementiert und basierend auf den erfassten Benutzerinformationen die Zielelemente empfiehlt, an denen der Benutzer derzeit am meisten interessiert ist . In den meisten CRS verwendet das Empfehlungsmodul ein einfaches Empfehlungsmodell, beispielsweise eine Matrixzerlegung. Dies liegt daran, dass ein einfaches Empfehlungsmodell bereits die Empfehlungsanforderungen des Konversationsempfehlungssystems erfüllen kann. Der Grad steigt, was das Training von Dialogempfehlungssystemen erschwert.

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