Prg67.ru

Онлайн вебинары
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Как обучить бота

Как самому создать и обучить чатбота на базе платформы Botlibre. Часть 1

Наши друзья и партнеры из компании Endurance расскажут и продемонстрируют как самостоятельно и легко можно создать и настроить своего собственного чатбота на базе Botlibre.

Итак, начнем с создания:

Создание чатбота

Для того, чтобы создать своего чатбота вначале нужно зарегистрироваться на странице, после чего залогиниться.


Кликните для увеличения

Нажимаем на вкладку «create», и у нас появляется следующее окно:


Кликните для увеличения

В графу «Bot name» вводим имя чатбота,

«Template» выбираем из пустого чатбота или с совсем базовыми знаниями или достаточно умного бота или ещё какого-то. В графу «description» пишется описание бота.


Кликните для увеличения

Categories — нужно выбрать из уже существующих категорий, после этого нажимаем create ,и появляется ваш личный чатбот.


Кликните для увеличения

Далее переходим к процессу обучения.

Обучение

Процесс обучения чатбота не очень сложный.

Обучение возможно проводить как с помощью интерактивного окна, когда задавая вопрос вы можете самостоятельно писать или корректировать ответ чатбота или использовать язык разметки AIML.

Ниже приводим пример шаблона.

Это пример скрипта на aiml.

Он выделяет слово «привет» и отвечает на него «привет», а также если есть ещё что-то, то он это пересылает себе в виде оставшегося сообщение для дальнейшего анализа по шаблонам или другого действия.

Рассмотрим, какие это могут быть действия.

Поскольку там есть язык программирования (self) на базе JS, то мы можем работать со строками.

Это пример возврата необработанного url.

Так же с помощью гугла можно будет поправлять орфографию (это важно, так как люди редко пишут совсем без ошибок, а в шаблонах ошибок нет) делается через словесный анализ http запросом.

Делегирование другому чатботу в случае того, что этот бот знает, что тот под это заточен (self)

вот так это выглядит в случае

Этот тег ( ) позволяет а автоматическом режиме создавать шаблон.

То есть он создаёт отдельный файл с расширением .aiml, куда записывает новый шаблон и ответ на него. С помощью этого файла также можно обучать в случае разговора двух собеседников обучение которое настраивается.


Кликните для увеличения

Режим коррекции

Рассмотрим примеры того, как можно корректировать чатбота.


Кликните для увеличения

Если нам не понравилось, что на данное сообщение чатбот отвечает, то мы нажав кнопку submit correction можем отправить скорректированную версию ответа.


Кликните для увеличения

Мы ввели сообщение «hi», после этого чатбот начинает отвечать так, как нам нужно.


Кликните для увеличения

Вначале вариативно, но если несколько раз исправить,то он будет отвечать только одним вариантом ответа.

Чат-боты в электронном обучении

Использование Chatbots в наши дни нашло отражение практически во всех сферах деятельности: от электронной коммерции до промышленности. Попробуем выделить некоторые области применения, подходы и инструментарий для преподавателей университетов.

Использование Chatbots в наши дни нашло отражение практически во всех сферах деятельности: от электронной коммерции до промышленности. В одном из интервью Билл Гейтс указывает на их растущую роль в организации образовательного процесса. Попробуем выделить некоторые области применения, подходы и инструментарий для преподавателей университетов.

Что такое чат боты, и почему все говорят о них?

Chatbots — это системы искусственного интеллекта, с которыми пользователи взаимодействуют через текст. Моделируется взаимодействие с человеком, сходное с опытом использования Apple Siri или Amazon’s Alexa.

В течение последних лет мы видим существенный рост в практике использования чат-ботов. Их можно найти практически в любой отрасли, от туристических порталов онлайн-бронирования до правительственных платформ с услугами для населения. Можно выделись несколько причин распространения этой тенденции.

Во-первых, это многочисленные исследования в области NPL (обработка естественного языка), помогающие сделать общение с чат-ботом более естественным. Технологические аспекты программирования становятся все более доступными: до такой степени, что вскоре даже люди, не знакомые с принципами разработки, смогут создавать простых, но полезных чатботов.

Другая причина популярности ботов – окончательно закрепившаяся практика использования приложений, пришедшая на смену «сервисам» программных пакетов. Логичным продолжением в стратегии пользовательского поведения стал подход, когда вместо загрузки еще одного, люди стремятся извлечь максимум возможностей из обращения с основным приложением (чаще всего это мессенджер).

Еще год назад, в интервью The Verge, Билл Гейтс указывал на огромный потенциал чат-ботов в образовании. По его словам, даже самые сложные и специализированные дисциплины можно преподавать, используя Chatbots в качестве тьюторов. Для Гейтса ключ к освоению новых навыков заключается в доступности обратной связи и поддержке со стороны людей, компетентных в соответствующей области.

Поддержка электронного обучения

Цифровой формат освоения учебных программ продолжает свою экспансию на всех уровнях образования. И хотя онлайн-курсы сделали обучение доступным для миллионов людей по всему миру, исследования показали, что только около 7% слушателей от зачисленных на курс фактически завершают их. Несмотря на глобальную диджитализацию и тенденции роста автономии, пользователи в «веб-аудиториях» MOOC ощущают дискомфорт в отсутствие поддержки и обратной связи. Этот разрыв чат-боты помогают преодолевать, функционируя в качестве учебных ассистентов.
При обилии действующих онлайн-сервисов в сегменте eLearning, чат-боты представляются многообещающим инструментом, поскольку могут сопровождать каждого слушателя индивидуально, в соответствии с его уровнем и выбранным темпом освоения материала, делая обучение доступным практически для любого человека, имеющего доступ к Wi-Fi. По сравнению с традиционным тьюторингом, чат-боты не требуют существенных ресурсных затрат, и потенциально могут помочь миллионам студентов по всему миру.

Читать еще:  Что собой представляет профессиональное обучение

Чат-боты для языковой подготовки

Одной из областей образования, где чат-боты могут вскоре занять серьёзную нишу, является изучение языка. В качестве примера достаточно привести популярное приложение Duolingo, создатели которого одними из первых стали использовать ботов. Для Duolingo были разработаны несколько персонажей для «живых» разговоров на иностранном языке, чтобы студенты могли практиковать свой словарный запас и проверять правильность грамматических конструкций.

По сравнению с традиционным программным обеспечением для обучения языку, чат-боты гораздо более гибкий и адаптируемый инструмент. Они реагируют по-разному в зависимости от ответа, который дает пользователь, учитывая различные варианты, как в реальных диалогах. В конце концов, есть много разных способов ответить на вопросы, и боты даже «делают первый шаг», если ученик застрял в разговоре.

Приложения с чат-ботами для высшего образования

Некоторые университеты уже экспериментируют с Chatbots в своих виртуальных лекториумах. Так Georgia Institute of Technology успешно внедрил чат-бот по имени Джилл Уотсон в качестве преподавателя. Джилл, названная в честь знаменитого IBM Watson, в период тестирования системы, помогла более чем 300 студентам PhD-программы по искусственному интеллекту, при этом они не смогли распознать, что взаимодействовали с цифровым учебным ассистентом. После успешного дебюта, Джилл Уотсон теперь помогает студентам в разных кампусах по всему миру.

Поддержка преподавателей

С развитием технологии искусственного интеллекта получает распространение миф о том, что традиционное преподавание уходит в прошлое, а роль профессора умаляется. Однако, мало внимания уделяется позитивной стороне вопроса: роботы не смогут заменить человека в аудитории в ближайшее время, но уже могут взять часть его рабочей нагрузки на себя.

Предметные тесты и эссе отнимают у преподавателя значительное время на проверку, и при этом задания в них часто повторяются. Особенно ярко это проявляется в массовых открытых онлайн-курсах (MOOC), где счёт идёт на сотни и тысячи студентов, что делает индивидуальную обратную связь практически недоступной роскошью. Чат-боты могут быть идеальным решением данной проблемы, и в этой области уже проводятся исследования и эксперименты.

Перспективы

Возможность машинного обучения делает Chatbots столь многообещающей технологией в области образования. Их база знаний, при активном использовании, будет только расти, а сами боты смогут потенциально учиться вместе со студентами уже через несколько лет.

Поскольку основанные на подписке бизнес-модели становятся все более популярными и востребованными, несложно представить мир, в котором люди, желающие освоить новую область знаний, будут приобретать аккаунты для доступа к всемирной библиотеке образовательной информации с поддержкой чат-ботов, которые смогут извлекать информацию из сотен различных источников, включая ресурсы университетов.

Chatbots находятся на первых этапах развития и по-прежнему требуют существенной поддержки со стороны людей. Однако перспективы для их использования на всех уровнях образования практически безграничны. Взаимодействие с мессенджерами уже доминирует у современных студентов над общением в социальных сетях, и это всего лишь вопрос времени, прежде чем они будут учиться под руководством ботов-тьюторов в WhatsApp или получать развернутые отзывы по выполненным курсовым работам через Telegram

Искусственный интеллект в ChatBot: как обучить бота понимать собеседника

Бот, созданный в конструкторе ChatBot, использует искусственный интеллект для того чтобы понимать, что пишут клиенты, и реагировать на их запросы согласно сценарию. Вы можете настраивать искусственный интеллект: управлять системами распознавания фраз и обучать бота понимать запросы.

Системы распознавания фраз

Системы распознавания оценивают, насколько соответствует сообщение пользователя тем фразам, которые вы указали в разделе User Says.

Предлагаются две системы распознавания: Machine Learning (машинное обучение) и Keywords (ключевые слова). Система устанавливается отдельно для каждой фразы в разделе User Says.

Система Machine Learning

Machine Learning, ML (машинное обучение) — это система распознавания, которая использует обработку естественного языка и алгоритмическую вероятность.

  • ML установлена системой по умолчанию для всех фраз.
  • Анализирует фразу пользователя целиком, поэтому рекомендуется для большинства интерактивов.
  • Имеет приоритет над системой Keywords, однако есть исключения (см. примеры далее).

Когда клиент говорит с ботом, система ML собирает все запросы и анализирует их. Результат анализа выражается в виде числа от 0 до 1 (например — 0,7). Это число называется matching score, или MS (оценка соответствия). MS сравнивается c confidence score, или CS (показателем достоверности). CS можно установить в настройках, по умолчанию он равен 0,5 и может иметь величину от 0 до 1 (где 0 = 0%, 0,5 = 50% и 1 = 100%). Если MS больше или равна CS, запускается ответ бота из раздела Bot Responses.

Поскольку система ML работает на искусственном интеллекте, запрос пользователя не обязан полностью совпадать с полями в User Says. Бот учитывает опечатки и синтаксические особенности.

Примеры использования системы ML

— Как с вами связаться?

— Где находится ближайшее представительство?

— Номер моего телефона…

Система Keywords

Система Keywords (ключевые слова) ищет определённые слова из раздела User Says среди фраз, которые ввёл пользователь. Когда система находит ключевое слово, MS становится равной 1 (100%).

  • Система Keywords не устанавливаются по умолчанию, её необходимо устанавливать вручную для каждой фразы в разделе User Says.
  • Ищет только ключевые слова и игнорирует остальную часть фразы. Используйте систему, когда ожидаете, что пользователь скажет конкретные слова или одно очень специфическое слово.
  • Не имеет приоритета над системой ML, однако есть исключения (см. примеры далее).
  • Максимальное расстояние между двумя ключевыми словами составляет одно слово.
Читать еще:  Антикризисный управляющий беларусь обучение

Система Keywords не анализирует целиком всю фразу пользователя, а фокусируется на поиске слов внутри фразы. Значение confidence score не применяется к этой системе, поэтому распознаются только конкретно заданные слова.

Система учитывает знаки препинания в конце слова и распознает ключевые слова, если между ними находится не более одного слова.

Примеры использования системы Keywords

Допустим, что бот принимает заказы на еду, а один из самых популярных вариантов в меню — пицца Маргарита. В зависимости от того, что напишет пользователь, бот с разной успешностью распознает ключевые слова.

Это идеальное соответствие — бот распознаёт ключевые слова.

Несмотря на странность запроса, бот принимает заказ, так как принимает ключевые слова в обратном порядке.

Бот распознаёт слова, так как принимает одно слово между ключами.

Бот примет запрос, так как между ключами есть одно допустимое слово и бот понимает обратный порядок.

✖ Заказ не будет принят, так как в слове «пицца» есть опечатка.

✖ Бот не распознает запрос, потому что между ключевыми словами расположено больше одного слова.

Бот примет заказ. Пунктуация в конце ключевого слова допускается.

✖ Бот не распознает эти ключевые слова. Два слова со знаком препинания между ними бот считает за одно слово.

Приоритет системы распознавания

Система распознавания всегда выбирает интерактив с наиболее высоким числом MS. Однако существуют сценарии, в которых бот должен выбрать между интерактивами, которые управляются разными системами распознавания.

Приоритетными являются интерактивы с системой Machine Learning, даже если число MS для этой системы ниже, чем MS для системы Keywords (когда система Keywords находит ожидаемое слово, MS становится равной 100%).

Пример 1

Во всех примерах настроен Confidence Score, равный 0,7.

Интерактив А. В разделе User Says указана фраза «Расскажите про тарифы на приложение», используется система ML.

Интерактив B. В разделе User Says — одно слово «тарифы», система Keywords.

Бот будет по-разному реагировать в зависимости от того, что написал пользователь.

Как самому создать и обучить чатбота на базе платформы Botlibre. Часть 1

Наши друзья и партнеры из компании Endurance расскажут и продемонстрируют как самостоятельно и легко можно создать и настроить своего собственного чатбота на базе Botlibre.

Итак, начнем с создания:

Создание чатбота

Для того, чтобы создать своего чатбота вначале нужно зарегистрироваться на странице, после чего залогиниться.


Кликните для увеличения

Нажимаем на вкладку «create», и у нас появляется следующее окно:


Кликните для увеличения

В графу «Bot name» вводим имя чатбота,

«Template» выбираем из пустого чатбота или с совсем базовыми знаниями или достаточно умного бота или ещё какого-то. В графу «description» пишется описание бота.


Кликните для увеличения

Categories — нужно выбрать из уже существующих категорий, после этого нажимаем create ,и появляется ваш личный чатбот.


Кликните для увеличения

Далее переходим к процессу обучения.

Обучение

Процесс обучения чатбота не очень сложный.

Обучение возможно проводить как с помощью интерактивного окна, когда задавая вопрос вы можете самостоятельно писать или корректировать ответ чатбота или использовать язык разметки AIML.

Ниже приводим пример шаблона.

Это пример скрипта на aiml.

Он выделяет слово «привет» и отвечает на него «привет», а также если есть ещё что-то, то он это пересылает себе в виде оставшегося сообщение для дальнейшего анализа по шаблонам или другого действия.

Рассмотрим, какие это могут быть действия.

Поскольку там есть язык программирования (self) на базе JS, то мы можем работать со строками.

Это пример возврата необработанного url.

Так же с помощью гугла можно будет поправлять орфографию (это важно, так как люди редко пишут совсем без ошибок, а в шаблонах ошибок нет) делается через словесный анализ http запросом.

Делегирование другому чатботу в случае того, что этот бот знает, что тот под это заточен (self)

вот так это выглядит в случае

Этот тег ( ) позволяет а автоматическом режиме создавать шаблон.

То есть он создаёт отдельный файл с расширением .aiml, куда записывает новый шаблон и ответ на него. С помощью этого файла также можно обучать в случае разговора двух собеседников обучение которое настраивается.


Кликните для увеличения

Режим коррекции

Рассмотрим примеры того, как можно корректировать чатбота.


Кликните для увеличения

Если нам не понравилось, что на данное сообщение чатбот отвечает, то мы нажав кнопку submit correction можем отправить скорректированную версию ответа.


Кликните для увеличения

Мы ввели сообщение «hi», после этого чатбот начинает отвечать так, как нам нужно.


Кликните для увеличения

Вначале вариативно, но если несколько раз исправить,то он будет отвечать только одним вариантом ответа.

Чат-боты в электронном обучении

Использование Chatbots в наши дни нашло отражение практически во всех сферах деятельности: от электронной коммерции до промышленности. Попробуем выделить некоторые области применения, подходы и инструментарий для преподавателей университетов.

Использование Chatbots в наши дни нашло отражение практически во всех сферах деятельности: от электронной коммерции до промышленности. В одном из интервью Билл Гейтс указывает на их растущую роль в организации образовательного процесса. Попробуем выделить некоторые области применения, подходы и инструментарий для преподавателей университетов.

Читать еще:  Обучение на пилота любителя

Что такое чат боты, и почему все говорят о них?

Chatbots — это системы искусственного интеллекта, с которыми пользователи взаимодействуют через текст. Моделируется взаимодействие с человеком, сходное с опытом использования Apple Siri или Amazon’s Alexa.

В течение последних лет мы видим существенный рост в практике использования чат-ботов. Их можно найти практически в любой отрасли, от туристических порталов онлайн-бронирования до правительственных платформ с услугами для населения. Можно выделись несколько причин распространения этой тенденции.

Во-первых, это многочисленные исследования в области NPL (обработка естественного языка), помогающие сделать общение с чат-ботом более естественным. Технологические аспекты программирования становятся все более доступными: до такой степени, что вскоре даже люди, не знакомые с принципами разработки, смогут создавать простых, но полезных чатботов.

Другая причина популярности ботов – окончательно закрепившаяся практика использования приложений, пришедшая на смену «сервисам» программных пакетов. Логичным продолжением в стратегии пользовательского поведения стал подход, когда вместо загрузки еще одного, люди стремятся извлечь максимум возможностей из обращения с основным приложением (чаще всего это мессенджер).

Еще год назад, в интервью The Verge, Билл Гейтс указывал на огромный потенциал чат-ботов в образовании. По его словам, даже самые сложные и специализированные дисциплины можно преподавать, используя Chatbots в качестве тьюторов. Для Гейтса ключ к освоению новых навыков заключается в доступности обратной связи и поддержке со стороны людей, компетентных в соответствующей области.

Поддержка электронного обучения

Цифровой формат освоения учебных программ продолжает свою экспансию на всех уровнях образования. И хотя онлайн-курсы сделали обучение доступным для миллионов людей по всему миру, исследования показали, что только около 7% слушателей от зачисленных на курс фактически завершают их. Несмотря на глобальную диджитализацию и тенденции роста автономии, пользователи в «веб-аудиториях» MOOC ощущают дискомфорт в отсутствие поддержки и обратной связи. Этот разрыв чат-боты помогают преодолевать, функционируя в качестве учебных ассистентов.
При обилии действующих онлайн-сервисов в сегменте eLearning, чат-боты представляются многообещающим инструментом, поскольку могут сопровождать каждого слушателя индивидуально, в соответствии с его уровнем и выбранным темпом освоения материала, делая обучение доступным практически для любого человека, имеющего доступ к Wi-Fi. По сравнению с традиционным тьюторингом, чат-боты не требуют существенных ресурсных затрат, и потенциально могут помочь миллионам студентов по всему миру.

Чат-боты для языковой подготовки

Одной из областей образования, где чат-боты могут вскоре занять серьёзную нишу, является изучение языка. В качестве примера достаточно привести популярное приложение Duolingo, создатели которого одними из первых стали использовать ботов. Для Duolingo были разработаны несколько персонажей для «живых» разговоров на иностранном языке, чтобы студенты могли практиковать свой словарный запас и проверять правильность грамматических конструкций.

По сравнению с традиционным программным обеспечением для обучения языку, чат-боты гораздо более гибкий и адаптируемый инструмент. Они реагируют по-разному в зависимости от ответа, который дает пользователь, учитывая различные варианты, как в реальных диалогах. В конце концов, есть много разных способов ответить на вопросы, и боты даже «делают первый шаг», если ученик застрял в разговоре.

Приложения с чат-ботами для высшего образования

Некоторые университеты уже экспериментируют с Chatbots в своих виртуальных лекториумах. Так Georgia Institute of Technology успешно внедрил чат-бот по имени Джилл Уотсон в качестве преподавателя. Джилл, названная в честь знаменитого IBM Watson, в период тестирования системы, помогла более чем 300 студентам PhD-программы по искусственному интеллекту, при этом они не смогли распознать, что взаимодействовали с цифровым учебным ассистентом. После успешного дебюта, Джилл Уотсон теперь помогает студентам в разных кампусах по всему миру.

Поддержка преподавателей

С развитием технологии искусственного интеллекта получает распространение миф о том, что традиционное преподавание уходит в прошлое, а роль профессора умаляется. Однако, мало внимания уделяется позитивной стороне вопроса: роботы не смогут заменить человека в аудитории в ближайшее время, но уже могут взять часть его рабочей нагрузки на себя.

Предметные тесты и эссе отнимают у преподавателя значительное время на проверку, и при этом задания в них часто повторяются. Особенно ярко это проявляется в массовых открытых онлайн-курсах (MOOC), где счёт идёт на сотни и тысячи студентов, что делает индивидуальную обратную связь практически недоступной роскошью. Чат-боты могут быть идеальным решением данной проблемы, и в этой области уже проводятся исследования и эксперименты.

Перспективы

Возможность машинного обучения делает Chatbots столь многообещающей технологией в области образования. Их база знаний, при активном использовании, будет только расти, а сами боты смогут потенциально учиться вместе со студентами уже через несколько лет.

Поскольку основанные на подписке бизнес-модели становятся все более популярными и востребованными, несложно представить мир, в котором люди, желающие освоить новую область знаний, будут приобретать аккаунты для доступа к всемирной библиотеке образовательной информации с поддержкой чат-ботов, которые смогут извлекать информацию из сотен различных источников, включая ресурсы университетов.

Chatbots находятся на первых этапах развития и по-прежнему требуют существенной поддержки со стороны людей. Однако перспективы для их использования на всех уровнях образования практически безграничны. Взаимодействие с мессенджерами уже доминирует у современных студентов над общением в социальных сетях, и это всего лишь вопрос времени, прежде чем они будут учиться под руководством ботов-тьюторов в WhatsApp или получать развернутые отзывы по выполненным курсовым работам через Telegram

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector