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聊天机器人为企业提供了许多好处,其中一些好处是它们能够提供快速响应,易于使用并增加客户参与度。由于这些好处,聊天机器人已取代了智能手机应用。不仅这些好处,而且其应用的多样化也帮助它们获得了很大吸引力。这些多样化的应用是其创建方法和技术多样化的结果。而且,如果您认为所有聊天机器人都是一样的,那您就错了。聊天机器人是为许多不同的功能而创建,例如协助、交易、信息收集等。为了能够执行这些功能,聊天机器人使用不同的方法对用户的请求做出适当的响应。基于许多其他参数(比如它们是否能够独立学习、作为独立应用程序运行等),聊天机器人被分为不同类型。
学习和非学习型聊天机器人
聊天机器人可以大致分为学习型聊天机器人和非学习型聊天机器人。所有学习聊天机器人都使用机器学习和自然语言处理来理解请求并提供适当响应。这些聊天机器人存储与客户的先前对话,并从这些互动中学习,随着时间推移,它们的回答会变得更好。另一方面,非学习聊天机器人只回答一组预先定义的问题。它们可以使用机器学习算法,也可以不使用算法进行操作。大多数情况下,这些都用于客户不能输入任何问题的地方,相反,客户被要求从机器人能够理解的问题列表中进行选择。
聊天机器人无法基于单一参数进行分类。在对聊天机器人进行分类之前,可以考虑各种参数,其中一些参数是它们的功能、响应方式以及创建它们的方法。
自动分拣机器人前景脚本聊天机器人
脚本聊天机器人在预定义的输入和相应响应的数据库上运行。它们主要根据if-else规则创建。if-else规则意味着始终为用户提供一组预定义的选项,并且,根据用户的选择采取进一步的操作。例如,如果选择了选项A,则将启动操作A,而且,如果选择了选项B,那么将启动操作B,依此类推。由于这些聊天机器人的知识库有限,因此很容易创建和实现。这些聊天机器人可以用来收集反馈,进行调查,并提供自动化新闻简讯。
脚本聊天机器人的一个主要缺点是它们只能回答来自数据库的问题。如果用户的问题超出了数据库,那么它们会给出一个标准答案,比如“对不起,我不明白您的问题”。因此,这些聊天机器人对于一些简单的应用来说是最好的,但是对于复杂的应用来说,它们不是理想的解决方案。
并联分拣机器人启用语音
您可能知道智能手机中的个人助理,而这些个人助理就是语音聊天机器人的例子。语音聊天机器人使用机器学习算法和自然语言处理来理解用户在说什么,然后找到最佳回应并进行口头答复。这些聊天机器人还使用文本到语音和语音识别API来运行。语音识别用于理解用户的请求,而文本到语音则用于将响应文本转换为语音。这些聊天机器人是个人助理的首选,因为它们可以提供最佳的用户参与体验。
但是,当用户需要从多种选项中进行选择时,语音聊天机器人并不理想,例如,在餐馆,文本聊天机器人可以很轻松地向顾客展示菜单,并接受他们的点单。另一方面,在下单之前,客人等待语音聊天机器人为他们阅读整个菜单可能会令人沮丧。
语境
理解对话的语境是对话型聊天机器人成功的最大因素。此外,语境聊天机器人是在自然语言处理的帮助下进行训练的,而自然语言处理是聊天机器人的最重要技术之一,它使机器人能够理解人类交互的背景。这些聊天机器人在机器学习算法的帮助下,还可以从过去与用户的对话中自我学习,并随着时间推移在响应中变得更好。语境聊天机器人的这些功能使它们成为最先进的聊天机器人类型之一。理解语境成为增强客户参与度和留住新用户和老用户的关键,例如,根据整个对话的语境,在对话最后发送一条完美的消息,将增加用户再次访问网站的机会。
但是,语境聊天机器人也有局限性。训练语境聊天机器人需要大量数据,而且,即使它们接受了大量的数据训练,它们也无法完全理解人类交互的语境,因为有时人类也无法理解。
社交媒体
社交媒体聊天机器人或多或少与语境聊天机器人有点相似,不同之处在于它们仅集成到社交媒体应用或网站中,例如,脸书的信使机器人。企业可以利用这些聊天机器人的优势,向社交媒体用户提供个性化的产品。社交媒体聊天机器人可以存储用户以前的购买历史,还可以跟踪用户在社交媒体上的数字足迹,从而为他们提供个性化的产品推荐。借助这些聊天机器人,企业可以与潜在客户建立联系,增强参与度,改善整体客户体验,并执行其他一些任务。
一些社交媒体网站允许企业开发自己的社交媒体聊天工具,并将其整合到平台中。但是,由于这些聊天机器人只在社交媒体上使用,因此它们大多不能作为独立应用程序运行。
事务型
快递分拣机器人厂家事务型聊天机器人是根据结构化数据进行训练的,其创建的目的是仅执行有限的专门操作,从而有助于消除与专家交互的需要。事务型聊天机器人是一种辅助性聊天机器人,它代表用户与其他系统进行交互,并执行诸如下订单之类的事务。
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