АННОТАЦИЯ 3
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СОКРАЩЕНИЙ 6
ВВЕДЕНИЕ 8
1 Актуальность 10
2 Цель и задачи 12
3 Исследование рынка на предмет готовых решений 13
3.1 Платформа для построения диалоговой системы DialogFlow 13
3.2 Платформа для построения диалоговой системы Aimylogic 14
4 Разработка архитектуры проекта и определение задач машинного обучения
для системы 16
4.1 Выбор архитектуры проекта 16
4.1.1 Виды архитектур 16
4.2 Описание архитектуры проекта 19
5 Определение набора инструментов для реализации системы и прикладных
модулей 23
5.1 Сравнение языков программирования для анализа данных 23
5.1.1 Язык Python 24
5.1.2 Язык R 24
5.1.4 Выбор языка программирования 25
5.2 Выбор фреймворка глубокого обучения 25
5.3 Дополнительные инструменты используемые в проекте 26
6 Выбор метрики для оценка точности полученных результатов и качества
системы 27
7 Программная реализация системы 30
7.1 Модуль разбора и исполнения описанного сценария 30
7.2 Модели машинного обучения, используемые в проекте 33
7.2.1 Проблемы при решении NLP задач 34
7.2.2 Процесс обработки данных 35
7.2.3 Выбор архитектуры модели 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 42
Что такое чат-бот? Чат-бот - это программа способная получать, анализировать и отвечать на сообщения пользователя, при этом имитируя человеческое поведение, для достижения какой-либо полезной цели.
Чат-бот может быть как простой программой, следующей заранее заложенному линейному сценарию, так и довольно сложным сервисом с широкой возможностью ветвления в зависимости от ответов и поведения пользователя.
По типу выполняемых задач чат-боты зачастую делятся на:
• Рекламный - программа, которая оповещает о различных акциях проходящих у компании или же предлагающая различные услуги и товары.
• Игровой - зачастую представляют из себя текстовую игру.
• Новостной - бот, рассылает некоторую информация, по заданному расписанию или же в случае выполнения какого-либо события или действия.
• Помощник - консультируют клиента или же помогают с возникшими проблемами, зачастую их реализация довольно сложна, в отличии от описанных выше, так как требуется обширное диалоговое ветвление, для удовлетворения большинства потребностей пользователя.
В данный момент наблюдается высокий спрос на технологии, связанные с автоматизацией рутинных задач, один из способов автоматизации и является написание и внедрение чат-бота для выполнения некоторой полезной работы, которая может быть автоматизирована. Также столь высокой популярностью чат-боты обязаны последним успехам в сфере обработки естественного языка, сфере, которая позволяет компьютеру 8
понимать человеческую речь, контекст и нюансы и намерения при общении с клиентом, что дает более высокую точность и хорошее качество ответов робота.
Сервис может выполнять серьезные бизнес задачи, такие как оплата заказа, вызов такси, бронирование столика в ресторане или кафе и многое другое, в эпоху информационных технологий это нормальное и закономерное явление. Бизнес популярность чат-ботов обусловлена экономией на персонале и сотрудниках колл центров, скоростью ответов и бесперебойным круглосуточным доступом для взаимодействия с клиентом.
В ходе выполнения работы был разработан чат-бот, автоматизирующий работу специалиста отдела клиентского сервиса, реализована возможность интеграции в различные мессенджеры. Данный проект поможет автоматизировать обработку запросов клиента, что позволит снизить нагрузку на операторов.
Были рассмотрены наиболее актуальные модели и подходы машинного обучения касающиеся диалоговых систем, в том числе и state of the art.
Модуль описания сценариев позволит описать большинство
стереотипных сценариев, то есть система сможет удовлетворить
большинство сфер, в которые возможно встраивание диалоговой системы обработки запросов клиентов. А сервисы использующие подходы сферы NLP позволяют добавить нативное ветвление диалога, интерактивности и иллюзию живого общения.
Подводя итоги, можно сделать вывод, что поставленная цель исследования была достигнута. Были рассмотрены различные архитектуры и модели, которые помогают улучшить качество сервиса. И реализован сервис, позволяющий описать диалоговое дерево для чат-бота
