Q:
Como os chatbots lidam com sotaques?
UMA:Com o surgimento de chatbots mais novos e mais sofisticados nos últimos anos, pessoas de vários setores estão observando como os chatbots estão avançando, como estão servindo ao progresso da resposta interativa por voz (IVR) e como isso está afetando o varejo e vários outros setores .
Uma das grandes questões relevantes é como os chatbots estão lidando com sotaques. Os sotaques regionais e do mundo são um obstáculo para essas tecnologias desde o início. Particularmente, quando os chatbots eram mais rudimentares em termos de algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL), eram facilmente confundidos por um sotaque que altera significativamente os fonemas da fala. Hoje, com algoritmos em constante evolução, os chatbots tornaram-se muito mais resistentes.
Aqui estão algumas maneiras principais pelas quais os engenheiros e as partes interessadas trabalharam para ajudar os chatbots a lidar com sotaques.
O primeiro é através da segmentação. Muitas empresas que lidam com uma clientela diversificada configuram vários sistemas - tentam mover os consumidores ou outros usuários finais em direção ao sistema que corresponde ao seu dialeto e idioma, para evitar problemas entre idiomas.
No entanto, a segmentação só pode fazer muito. Outra maneira importante pelas quais as empresas trabalham no refinamento do chatbot é a triangulação - e isso é algo que ajudou os chatbots a conquistar o problema de sotaque.
Triangular os fonemas ajuda a fornecer resultados mais específicos. Pense dessa maneira - se um chatbot encontrar a voz de um indiano nativo que se mudou para os Estados Unidos e fala inglês com um sotaque indiano distinto, a máquina terá que lidar com as diferenças, por exemplo, o "a" mais amplo e mais plano Parece que os falantes nativos da Índia têm dificuldade em dominar o inglês. Um chatbot com maior complexidade para isolar os fonemas pode identificar os pontos problemáticos e diagnosticá-los com mais precisão, para que não perca a palavra ou frase inteira. Isso é mais verdadeiro em um algoritmo do que em um ser humano: muitos ouvintes humanos tendem a se confundir com qualquer diferença de sotaque.
Ao isolar e lidar com os fonemas com mais profundidade, a tecnologia pode oferecer mais "respostas verdadeiras" ou respostas, mas há outra maneira importante de os chatbots lidar com o problema de responder a uma voz acentuada - ou algum outro "problema".
Quando a compreensão é menos do que completa, um fator-chave é como a tecnologia responde. Os chatbots mais básicos de URA do passado estavam inclinados a continuar dizendo "me desculpe, eu não entendi isso" repetidamente. Os chatbots refinados de hoje têm maior probabilidade de fornecer resposta iterativa, escalando a chamada para um ser humano ou fornecendo respostas parciais ou, novamente, tentando isolar o problema.
Com direcionamento, triangulação e boa triagem, os chatbots podem ser muito mais precisos ao lidar com sotaques e quaisquer outras idiossincrasias que os chamadores possam ter. Isso vai revolucionar o mundo dos "assistentes virtuais" que, no passado, foram menos impressionantes para a maioria dos interlocutores.
