El poder de múltiples bibliotecas NLU combinadas

Pero estos chatbots avanzados no existen sin bibliotecas de comprensión del lenguaje natural (NLU) altamente sofisticadas. Dentro de estas bibliotecas se definen los límites y posibilidades de cada modelo de lenguaje; las capacidades de su chatbot se extienden hasta las bibliotecas NLU que utiliza.

Dado que solo una de estas bibliotecas es suficiente para impulsar un chatbot sofisticado, surge la pregunta: ¿qué pasaría si tuviera que combinar varias? Tenemos noticias emocionantes: la combinación de más de una biblioteca NLU podría ser nuestro boleto para chatbots más fuertes, más inteligentes y más eficientes.

Hablemos de eso.

Las bibliotecas NLU vienen en diferentes formas y están disponibles en muchos lenguajes de programación. Algunos ejemplos de bibliotecas NLU populares incluyen Lex, Dialogflow, Rasa y Wit.ai.

Las capacidades de cada biblioteca varían; algunos son mejores para extraer entidades que otros, por ejemplo. Dicho esto, la mayoría de las bibliotecas pueden identificar los elementos principales de una oración: los sustantivos (entidades), los verbos (intenciones) y las frases que pueden indicar sentimientos o emociones. Estos componentes se vuelven cruciales al construir la inteligencia de un chatbot.

Para aquellos que no tienen una comprensión básica de cómo funciona un chatbot, es frustrante y casi misterioso cuando una consulta en particular arroja resultados defectuosos o insatisfactorios. En realidad, lo que están alcanzando es el techo de las capacidades de la biblioteca NLU.

Por ejemplo, algunas bibliotecas no pueden reconocer el contexto conversacional. Puede preguntarle a un chatbot: «¿Cuál es la temperatura exterior?», A lo que responderá con lo que parece ser una respuesta precisa. Pero si sigue esa consulta con una nueva como «¿Qué pasa en España?», Es posible que el chatbot no reconozca que, de hecho, está respondiendo al mismo tema.

En otros casos, algunas bibliotecas no pueden diferenciar entre dos intentos similares; devolverán una respuesta para una intención incluso cuando otra sea más apropiada. Esto se debe a que las bibliotecas NLU se basan en modelos de aprendizaje automático supervisado; su precisión y eficiencia dependen en gran medida de cuán completos sean sus conjuntos de datos de entrenamiento. Mediante el uso de varias bibliotecas, puede comparar y evaluar el rendimiento de cada biblioteca NLU y elegir la mejor para el caso de uso específico.

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