决策树与自然语言处理:哪种聊天机器人类型更好?

聊天机器人在各行各业都越来越受欢迎。但是,公司经常想知道哪种构建聊天机器人的方法会真正让他们受益——决策树还是基于自然语言处理(NLP)的聊天机器人。在这篇博客中,我们将深入探讨市场上的两种聊天机器人,它们之间的区别,以及你的企业可以从哪种类型的聊天机器人中获益。

聊天机器人是一种功能强大的软件程序,可以将复杂的业务流程(如产品支持或IT支持)自动化。目前提供的大多数聊天机器人有两种类型:基于决策树的聊天机器人和基于自然语言处理的聊天机器人。

什么是基于决策树的聊天机器人?

基于决策树的聊天机器人,也称为“基于规则”的聊天机器人,是一种非常流行的聊天机器人类型。它们特别使用一系列预定义的规则来驱动访客对话,在每一步为他们提供条件if/then。决策树也可以取代一般常见问题。

决策树为访问者提供了准确而有针对性的查询答案,需要对历史客户服务查询和数据进行彻底分析。一旦确定了常见问题,基于规则的聊天机器人会慢慢缩小每次对话的范围,直到访问者满意他们的答案。有时,如果对方对答案不满意,机器人也会将它们导航到一个实时代理。

例如,如果客户正在寻找用于升级其软件的用户手册,他们会选择“用户手册”按钮,在那里他们会被要求提供产品类型、型号等。当然,这是一个高度可定制的模型,使其成为一个非常广泛使用的平台。

基于决策树的聊天机器人的优势

这类聊天机器人在业界流行的原因有:

  • 对话流是高度可定制的
  • 分析和设置很容易,设置起来很快
  • 移交给人类代理很简单
  • 以更高的客户满意度给出有针对性、更准确的答案

什么是基于自然语言处理的聊天机器人?

基于自然语言处理(NLP)的聊天机器人或简单地说——“人工智能聊天机器人”是一种强大的聊天机器人,它们使用机器学习来理解来自访问者的非结构化输入的上下文。在本例中,机器人通过模式解释而不是固定的按钮和流为它们提供响应。为了理解输入,这些类型的问题不是寻找关键字,而是分析短语,以探测“意图”——访问者的动机。例如,有人可能会输入“去吃披萨”,其他人可能会输入“我饿了”;在这两种情况下,bot必须为用户提供一种订购披萨的方法。

NLP支持的聊天机器人需要培训。培训是指教育聊天机器人如何猜测用户口头或键入输入的最合适响应的过程。从本质上讲,您对机器人的培训越多,他们学到的东西就越多,在为客户提供解决方案方面就越准确。

基于NLP的聊天机器人的优势

人工智能聊天机器人在业界越来越受欢迎的一些原因是:

  • 从长远来看,由于他们的自学,他们节省了大量的时间和金钱
  • 他们为情绪分析提供了强有力的理由
  • 它们具有资源效率,减少了维护、培训等方面的人为干预

人工智能聊天机器人的混合方法

人们常常想知道这两者中哪一个更好。每种方法都有优点和缺点。例如,虽然基于规则的机器人的初始设置要简单得多,速度也要快得多,但复杂的逻辑会让它变得更加复杂。对于基于NLP的聊天机器人,初始设置可能是一个漫长的过程,但一旦投入了所需的时间和精力,它就不需要大量的手动工作,因为它可以从实时用户对话中学习。另一种思考方式是,通过实现一个基于规则的机器人,你为客户提供了按钮和一条清晰的路径来查找相关信息,而AI则为用户提供了询问任何事情的灵活性!

虽然基本上可以归结为业务需求、组织模式和客户群,但实现聊天机器人最成功、最聪明的方法是从基于决策树的聊天机器人开始,然后在对话AI聊天机器人中分层。虽然NLP一开始看起来很吓人,但它在很大程度上取决于您使用的平台。当使用直观的系统时,如HappyFox聊天机器人,简化了实施过程,帮助您快速启动和运行。

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