接客ロボットはどのように導入されているのでしょうか？対話推薦システム

この記事は WeChat 公開アカウント「情報時代に生きる」から転載したものであり、著者は情報時代に生きています。この記事を転載するには、情報時代の暮らしの公開アカウントまでご連絡ください。

多くのアプリを使用する場合、インテリジェント ロボット カスタマー サービス システムについてある程度の理解が必要です。人間の顧客サービスと同じように、顧客サービス ロボットも人々と簡単な会話を行い、人々のニーズに対応した答えを与えることができます。ほとんどの場合、得られる答えはあまり信頼できるものではありませんが、一般に、その方が労力が節約されます。

最近人気のチャット ロボット ChatGPT は本質的には顧客サービス ロボットですが、その背後にあるアルゴリズムはより洗練されており、事前学習されたデータの量はより多くなっています。

顧客サービス ロボットの背後にあるテクノロジーである対話レコメンデーション システムを見てみましょう。

1. 対話推奨システムの概要

ユーザーが対話推奨システムを使用するプロセスは、本質的には、複数回の情報対話を通じて最終的にユーザーの意思決定を支援するプロセスです。

会話型レコメンデーション システム (CRS) は、豊富なインタラクティブな動作を通じて、静的なレコメンデーション システムにおけるシステムとユーザーの間の情報の非対称性の壁を打ち破り、レコメンデーション システムがユーザーの好みを動的にキャプチャできるようにします。 One Direction は、ユーザーが現在の興味や好みを探索することで、新しい興味のあるポイントを発見できるようにガイドします。一方、インタラクションプロセスでは、ユーザーのフィードバックをリアルタイムで受け入れ、推奨モデルの戦略を更新し、動的な学習と更新を実現します。オンラインでのユーザーとの対話を通じてユーザーの興味・関心を捉え、ユーザーが必要とする回答や商品を推奨するレコメンド型対話システムです。

一般的な対話システムは、通常、タスク指向と非タスク指向の 2 つのカテゴリに分類されます。後者は通常チャットボットと呼ばれるものです。タスク指向の対話システムは、ユーザーが必要な製品を見つけたり、ホテルやレストランを予約したりするなど、ユーザーが特定のタスクを完了できるように設計されています。推奨タスクのためのタスク指向対話システムは、通常、自然言語のテキストと音声を対話形式として使用する対話推奨システムとみなすことができます。レコメンド業務においては商品価値が高い。

2. 対話推薦タスクの特徴

対話推薦システムのアプリケーションの観点から見ると、マルチラウンド インタラクションと目標指向という 2 つの典型的な特徴があります。

1. 複数ラウンドのインタラクション

従来のシステムでは、たとえば淘宝網で商品を検索する場合、ユーザーが特定の属性を持つ商品を探している場合、積極的に探して行動しましょう。たとえば、「春のメンズ ジャケット」を検索できます。このシナリオでは、ユーザーが自分でクエリを作成します。推奨効果は検索エンジンに依存するだけでなく、適切なクエリを作成するためのユーザー自身の専門知識にも依存します。キーワード。この従来の推奨システムでは、適切な製品を正確に見つけるために、ユーザーが自身の事前知識に基づいて考えられる属性オプションを入力する必要があります。しかし、多くのシナリオでは、ユーザーはそのような事前知識を持っていません。この場合、ユーザーは、システムがユーザーに気に入る可能性のあるアイテムを積極的に紹介してくれることを期待します。

対話推奨システムのマルチラウンド インタラクション機能は、従来の推奨システムにおけるユーザーのアクティブ検索の欠点を補うことができます。システムとユーザー間のリアルタイムの対話では、ユーザーに積極的に質問することで未知のアイテム属性空間をユーザーに示し、ユーザーのフィードバック情報を使用して特定の属性に対するユーザーのニーズと態度を直接理解できます。ユーザーの興味やポートレートを構築し、正しい推奨を行うことができます。

2. 目標指向

対話推奨システムの目標は、ユーザーが興味のある製品を推奨することです。 CRS と従来のレコメンデーション システムは、ユーザーの嗜好情報を取得するというインタラクションにおいて「レコメンド」という目的は同じですが、システムの運用と実装においてはまったく異なります。従来のレコメンドシステムは、ユーザーに対して一方的に推奨アイテムを出力するシステムと言えます。一方、CRS は実用的なリアルタイムのフィードバックに重点を置き、ユーザーの関心のある点を常に積極的に調査し、その後の推奨戦略を更新します。

3. 対話推薦システムの基本機能モジュール

標準的な対話推薦システムは、ユーザ意図理解モジュール、対話戦略モジュール、推薦モジュールの 3 つの機能モジュールで構成されます。

#1. ユーザー意図理解モジュール #

ユーザー意図理解モジュールは、ユーザーと直接情報をやりとりするモジュールで、初期は対話テキストが主な入力でしたが、テクノロジーの発展に伴い、マルチモーダルデータやユーザー行動データが主な入力となりつつあります。対話推奨システムのデータソース。

2. 対話戦略モジュール

レコメンデーション システムの場合、基礎となる肯定的なフィードバック データが非常に少ないため、システムとユーザーの間にギャップが生じます。情報が一致しません。探索が失敗すると、ユーザーの時間が無駄になり、ユーザーの好みが損なわれ、ユーザーの離脱が引き起こされます。したがって、会話型レコメンデーション システムでは、探索と獲得のバランスを追求することが重要な問題となります。対話戦略モジュールの主なタスクは、この問題を解決することです。

この問題は、複数ラウンドのインタラクションのプロセスにおいて、システムがインタラクションのプロセス中にユーザーに質問を続けるか、それとも取得した情報に基づいて製品を推奨するかを決定する必要があるという点で明らかになります。 、それによってユーザーの製品の選択肢が増えます。これは典型的なゲームの問題です。問い合わせが多すぎるとユーザーに嫌悪感を与える可能性があり、問い合わせが少なすぎるとユーザーの嗜好情報が不足する可能性があります。したがって、優れた対話戦略では、対話ラウンドと推奨精度の 2 つの指標のバランスを賢く取る必要があります。

3. レコメンドモジュール

レコメンドモジュールは、対話レコメンドシステムにおけるレコメンド機能を実装するモジュールであり、取得したユーザ情報をもとに、ユーザーが現在最も興味のあるアイテムをレコメンドします。ターゲットアイテム。ほとんどの CRS では、推奨モジュールは行列分解などの単純な推奨モデルを使用します。これは、単純な推奨モデルですでに会話型推奨システムの推奨ニーズを満たすことができるためです。過度に複雑な推奨モデルを使用すると、システム全体が複雑になります。次数が増加するため、対話推奨システムのトレーニングが困難になります。

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