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In che modo i chatbot gestiscono gli accenti?
UN:Con l'emergere di chatbot più recenti e più sofisticati negli ultimi anni, le persone in molti settori stanno osservando come i chatbot stanno avanzando, come stanno facendo progressi nella risposta vocale interattiva (IVR) e in che modo ciò influisce sulla vendita al dettaglio e su numerosi altri settori .
Una delle grandi domande rilevanti è come i chatbot hanno a che fare con gli accenti. Gli accenti regionali e di lingua mondiale sono stati un ostacolo per queste tecnologie sin dall'inizio. In particolare, quando i chatbot erano più rudimentali in termini di algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), erano facilmente confusi da un accento che cambia significativamente i fonemi del linguaggio. Oggi, con algoritmi in continua evoluzione, i chatbot sono diventati molto più resistenti.
Ecco alcuni dei principali modi in cui ingegneri e parti interessate hanno lavorato per aiutare i chatbot a gestire gli accenti.
Il primo è attraverso il targeting. Molte aziende che hanno a che fare con una clientela diversificata installeranno più sistemi: proveranno a spostare i consumatori o altri utenti finali verso il sistema che corrisponde al loro dialetto e alla loro lingua, per evitare problemi tra lingue.
Tuttavia, il targeting può fare solo così tanto. Un altro modo chiave in cui le aziende lavorano al perfezionamento dei chatbot è la triangolazione - e questo è qualcosa che ha aiutato i chatbot a superare il problema dell'accento.
Triangolare i fonemi aiuta a fornire risultati più specifici. Pensala in questo modo - se un chatbot incontra la voce di un nativo indiano che si è trasferito negli Stati Uniti e parla inglese con un accento indiano distinto, la macchina dovrà affrontare le differenze, ad esempio, la "a" più piatta e più ampia sembra che i madrelingua indiani abbiano difficoltà a padroneggiare l'inglese. Un chatbot che ha una maggiore complessità per isolare i fonemi può individuare i punti problematici e "diagnosticare" in modo più accurato in modo da non perdere l'intera parola o frase. Questo è più vero di un algoritmo che di un essere umano: molti ascoltatori umani tendono a confondersi con eventuali differenze di accento.
Isolando e trattando i fonemi in modo più approfondito, la tecnologia può fornire più "risposte vere" o risposte, ma c'è un altro modo importante in cui i chatbot possono gestire il problema di rispondere a una voce accentata - o qualche altro "problema".
Quando la comprensione è tutt'altro che piena, un fattore chiave è il modo in cui la tecnologia risponde. I più semplici chatbot IVR di un tempo erano inclini a continuare a dire "Mi dispiace, non l'ho capito" ancora e ancora. I chatbot raffinati di oggi hanno maggiori probabilità di fornire una risposta iterativa, aumentando la chiamata a un essere umano o fornendo risposte parziali o, ancora una volta, tentando di isolare il problema.
Con il targeting, la triangolazione e il buon triage, i chatbot possono diventare molto più precisi sulla gestione degli accenti e su qualsiasi altra idiosincrasia che i chiamanti potrebbero avere. Ciò rivoluzionerà il mondo degli "assistenti virtuali" che, in passato, è stato meno che impressionante per la maggior parte dei chiamanti sfortunati.
