ビジネスに必要な理由
人には個性があり、人間の会話は複雑で動的です。たとえそのインテント (意図) が同じであっても、文字を入力するときは話すときとは異なる単語、構文、スタイルを使用する傾向があります。インテリジェントでよくトレーニングされた会話型バーチャルアシスタントは、ユーザーリクエストのインテントやコンテキストを理解しつつ、これらのニュアンスを考慮できなければばなりません。
Kore.ai のバーチャルアシスタント トレーニングへのアプローチ
人が何を言っているかをバーチャルアシスタントが理解し、最も関連性の高いタスクで応答できるようにするには、十分なトレーニングデータを提供し、さまざまなユーザー入力でバーチャルアシスタントをテストすることが重要です。予想されるユーザー入力の膨大なサンプルで VA を評価することで、ボットの応答についてのインサイトが得られ、多様な人間の表現を解釈するためにバーチャルアシスタントをさらにトレーニングする機会が得られます。Kore.ai Platform は 3 つの自然言語エンジンを使用しており、それぞれに特化した独自のトレーニングがあります。
機械学習によるトレーニング
開発者は、バーチャルアシスタントが識別できなくてはいけない各インテント (タスク) の発話サンプルを提供することで、機械学習エンジンをトレーニングすることができます。エンジンは、ユーザの発話をバーチャルアシスタントのインテントの 1 つにマッピングするモデルを構築します。トレーニングの発話にエンティティの詳細がタグ付けされている場合、名前付きエンティティ認識 (NER) をサポートするための 2 つ目のモデルが作成されます。
自動トレーニング
自動トレーニングによって、バーチャルアシスタントは教師なし学習を行うことができるようになります。これを有効にした場合、バーチャルアシスタントは、正常に実行された発話を自動的に機械学習のトレーニング セットに追加することで、インテントの検出を改善します。追加したものはいつでもボット開発者側で確認することが可能です。
ファンダメンタル ミーニングによるトレーニング
言語には、同じ意味を持ち、ユーザーが代替として使う可能性のある言葉が多くあります。ボットのタスク名に同義語を定義することで、わずかな労力で迅速にインテントの認識を向上させることができます。
パターンによって、ボット開発者は発話と一致する単語や順序を正確に制御することができます。たとえば熟語表現は、すべての単語が含まれ、同じ順番である場合にのみ意味を持ち、そうでない場合は無視されてしまうようなストップワードが含まれていることがよくあります。単語や同義語の階層的な集合体である概念を使ってパターンを作成し、効率的にインテントをトレーニングします。
ナレッジグラフによるトレーニング
オントロジーは、ドメイン用語やそれらの関係性を通じて、誤検出を制限するフレームワークを提供します。各用語の同義語は、多くの代替的なトレーニング問題を必要とすることなく、容易に識別の可能性を広げることができます。
Kore.ai のオントロジー ジェネレーターを使用して、Q&A の主要な業界用語を特定し、オントロジーを自動的に生成することができます。プラットフォームは、ナレッジグラフ分析ツールを使用して、ナレッジ コレクションの 11 段階の診断を実行し、潜在的な問題を識別し、修正措置のアドバイスを行います。
- 機械学習によるトレーニング
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機械学習によるトレーニング
開発者は、バーチャルアシスタントが識別できなくてはいけない各インテント (タスク) の発話サンプルを提供することで、機械学習エンジンをトレーニングすることができます。エンジンは、ユーザの発話をバーチャルアシスタントのインテントの 1 つにマッピングするモデルを構築します。トレーニングの発話にエンティティの詳細がタグ付けされている場合、名前付きエンティティ認識 (NER) をサポートするための 2 つ目のモデルが作成されます。
自動トレーニング
自動トレーニングによって、バーチャルアシスタントは教師なし学習を行うことができるようになります。これを有効にした場合、バーチャルアシスタントは、正常に実行された発話を自動的に機械学習のトレーニング セットに追加することで、インテントの検出を改善します。追加したものはいつでもボット開発者側で確認することが可能です。
- ファンダメンタルミーニングによるトレーニング
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ファンダメンタル ミーニングによるトレーニング
言語には、同じ意味を持ち、ユーザーが代替として使う可能性のある言葉が多くあります。ボットのタスク名に同義語を定義することで、わずかな労力で迅速にインテントの認識を向上させることができます。
パターンによって、ボット開発者は発話と一致する単語や順序を正確に制御することができます。たとえば熟語表現は、すべての単語が含まれ、同じ順番である場合にのみ意味を持ち、そうでない場合は無視されてしまうようなストップワードが含まれていることがよくあります。単語や同義語の階層的な集合体である概念を使ってパターンを作成し、効率的にインテントをトレーニングします。
- ナレッジグラフによるトレーニング
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ナレッジグラフによるトレーニング
オントロジーは、ドメイン用語やそれらの関係性を通じて、誤検出を制限するフレームワークを提供します。各用語の同義語は、多くの代替的なトレーニング問題を必要とすることなく、容易に識別の可能性を広げることができます。
Kore.ai のオントロジー ジェネレーターを使用して、Q&A の主要な業界用語を特定し、オントロジーを自動的に生成することができます。プラットフォームは、ナレッジグラフ分析ツールを使用して、ナレッジ コレクションの 11 段階の診断を実行し、潜在的な問題を識別し、修正措置のアドバイスを行います。
示唆
「示唆」とは、ユーザーが会話の中で表現する特定のエンティティ、属性、または詳細を指します。通常の自然な会話では、ユーザーが特定のシナリオを説明する際にバックグラウンド情報を示すことが極めて多くなります。示唆はこのバックグラウンド情報を利用してインテントを識別し、それに応じて会話の流れを誘導する機能です。
この機能を設定するためには、開発者は示唆を定義し、示唆のルールを追加し、遷移/識別条件を追加しなければなりません。
トレーニングは継続的なプロセス
ユーザーは常に想定外のことを表現したり、使い方を変えたりします。成功しなかった会話を統計的に追跡および分析し、修正を加えていくことが不可欠です。
バーチャルアシスタントのテストを自動化
バッチテストは、バーチャルアシスタントの能力を識別して与えられた一連の発話に対してあり得るインテントを正しく認識したり、ML の発話、パターン、または同義語などに変更を加えた後も、バーチャルアシスタントが期待どおりに動作し続けることを検証したりするのに役立ちます。Kore.ai プラットフォームでは、一連のテストを実行して詳細な統計分析を行い、VA トレーニングの効果を測定することができます。
定期的に自動化された一連のテストを実行して詳細な統計分析を行い、NLP の成功率、精度、リコールや F1 スコアなどの詳細な測定基準を表示します。
• テスト駆動型開発のサポート
• ボットが変更後も想定どおりに動作するかどうかの検証
• 事前構築済みのテストスイート
• カスタム テストスイートの作成能力
• ボットとユーザー間の会話の記録および実行
Kore.ai と他のバーチャルアシスタント プラットフォームとの差別化
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