Chatbots werden in Trendskout innerhalb des Flusses Verbinden – Analysieren – Automatisieren unterstützt. In der Praxis kann im Verbinden-Schritt ein Link zwischen Trendskout und dem digitalen Kanal des Chatbots hergestellt werden. Auf diese Weise wird die Trendskout-KI genutzt, um Ihren Chatbot intelligent und selbstlernend zu machen.
Das eigentliche Training des Chatbots selbst erfolgt durch eine Kombination von Techniken und Algorithmen, die von Trendskout selbstständig implementiert und ausgewählt werden. Es ist also kaum menschliches Eingreifen erforderlich. Im Folgenden beschreiben wir ein paar relevante Techniken, die dabei zum Einsatz kommen.
Zusätzlich zu den spezifischen Modulen für Produktionsunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.
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Chatbot ist eine der Funktionen der Trendskout KI-Flussanalyse.
Um den in den Chatbot eingegebenen Text lesen und verstehen zu können, muss er verarbeitet werden. Dazu wird der Text in verschiedene Teile zerlegt, eine Baumstruktur erstellt und mit anderen Texten und Frage-Antwort-Kombinationen verknüpft, um semantische Verbindungen zu finden. Auf Grundlage dieser Technik werden relationale Zusammenhänge entdeckt, auf die der Algorithmus sinnvolle Antworten geben kann. Um diese Antworten zu geben, verwendet Trendskout zwei gängige Methoden: das automatische Erzeugen natürlicher Sprache (Natural Language Generation – NLG) und die Klassifizierung.
NLG-Techniken können auf Grundlage von Trainingsdaten eigenständig Texte generieren, die den Antworten ähneln, die Menschen geben würden. Hierbei handelt es sich um eine äußerst hochentwickelte Technik, die sich auf die neuesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning und hybride neuronale Netze stützt. NLG-Algorithmen sind äußerst leistungsfähig, erfordern aber sehr große Mengen an Trainingsdaten. Wenn die Trainingsdaten quantitativ oder qualitativ nicht ausreichen, sind die generierten Texte wenig relevant. Für die meisten Unternehmen ist es daher sinnvoll, mit einer anderen vorgefertigten Analyseform für Chatbots zu arbeiten: der Text- und Antwortklassifikation.
Genau wie bei den anderen Deep Learning-Funktionen auch automatisiert Trendskout das gesamte Trainingsverfahren für Chatbots, einschließlich Algorithmenauswahl und Hypertuning.
