Kore.aiバーチャルアシスタントプラットフォームを使用すると、対話型AIバーチャルアシスタントを構築できます。対話型AIとは、機械がユーザーと自然に会話できるようにすることです。対話型ボットが人間との相互作用を理解するための鍵は、ユーザーの意図を識別し（インテント検出）、発話から有用な情報を抽出し（エンティティ抽出）、関連するアクション又はタスクにマッピングする（ダイアログタスクの実行）能力にあります。ここで重要な条件は、自然言語を理解することです。
NLP（自然言語処理）は、自然な会話から意図と関連情報を推測するサイエンスです。Kore.aiバーチャルアシスタントの会話フローは、アクションと応答を決定する前に、さまざまなNLUエンジンと会話エンジンを通過します。
このドキュメントは、Kore.aiバーチャルアシスタント内のNLPフローの概要の提供と、開発者としてその機能を活用して効率的で正確なボット応答を実現し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法を提供することを目的としています。
NLP Approach
The Kore.ai Bots platform employs a multi-pronged approach to natural language, which combines the following three models for optimal outcomes:
- Fundamental Meaning: A computational linguistics approach that is built on ChatScript. The model analyzes the structure of a user’s utterance to identify each word by meaning, position, conjugation, capitalization, plurality, and other factors.
- Custom Machine Learning (ML): Kore.ai uses state-of-the-art NLP algorithms and models for machine learning.
- Ontology-based Knowledge Graph Engine (KG): Kore.ai Knowledge Graph helps you turn your static FAQ text into an intelligent and personalized conversational experience.
With its three-fold approach, the Kore.ai Bots platform enables you to accelerate the NLU performance of the virtual assistant and achieve optimal NLU accuracy with relatively less training data. It automatically enables the NLP capabilities to all built-in and custom bots, and powers the way chatbots communicate, understand, and respond to a user request.
Kore.aiNLPビルディングブロック
Kore.aiバーチャルアシスタントがユーザーの発話を受信すると、ユーザーのインテントを識別し、追加情報を抽出して処理され、タスクの実行を介してユーザーに応答します。NLPは、主に最初の2つ-インテント検出とエンティティ抽出に関係しています。
会話フローにおけるステップ：
- ユーザーの発話は、エンティティの抽出とインテントの検出のために一連のNLUエンジンを通過します。Kore.aiプラットフォームが提供するさまざまなNLUエンジンは次のとおりです：
- 文法構成に基づいて発話を分割するファンダメンタル ミーニング エンジン
- 例に基づく自動学習トレーニングプロセスに沿って、発話内の個々の単語を分類する機械学習エンジン
- 主にFAQタイプのユーザー問い合わせを処理するナレッジコレクションエンジンで、ユーザー問い合わせに応答してタスクをトリガーするように構成することもできます
- マルチクラス分類が可能であり、ユーザーの発話の複数のカテゴリを識別できるため、ユーザーのインテントの検出を改善するのに役立つ示唆エンジン
- 会話に人間味を加えるためのスモールトークエンジン
- 上記のエンジンからの結果をスコアリングし、設定されたビジネスルールに従ってランク付けするためのランキングおよび解決。
- 上記のすぐに使用できるNLU機能を拡張して、独自のNLUエンジンを使用できます。ボットキットSDKをインストールして、バーチャルアシスタントをサードパーティのNLPエンジンと簡単に統合できます。サードパーティのNLPエンジンからの出力は、Kore.ai NLUエンジンからの出力を補完するため、エンジンの効率と精度が向上します。
- 識別されたインテントは、抽出されたエンティティとともに、実際のタスク実行のために会話エンジンに移行します。このエンジンは、ユーザーの詳細、以前ユーザーが要求したインテント、および人間に近い会話体験を提供するのに役立つビジネスルールによってタグ付けされたその他の情報などを使用して、会話の状態またはコンテキストを維持します。会話エンジンは、この状態情報と次の条件を使用して、NLUエンジンによって識別されたインテントを受け入れるか拒否を判断します。
- 前提条件-インテントに事前定義された条件のセットが構成されていて、これらの条件のいずれかが満たされていない場合、識別されたインテントは拒否されます。たとえば、請求書の支払いインテントでは、受取人の詳細が必要になります。
- ネガティブパターン-特定のインテントを特定してはならないパターンの存在をキャプチャします。たとえば、「カードを紛失しました。新しいカードを申請するにはどうすればよいですか」は、「カードを申請」インテントをトリガーする代わりに、まず現在のカードを無効にして、「カードを紛失した」というフレーズが存在するために不正行為を報告する必要があります。
- イベント処理-ウェルカムメッセージ、感情分析などのために定義されたイベント
- 割り込み設定（進行中のタスクの過程で別のインテントが識別された状況を処理するため）や感情分析設定（ユーザーが怒っているように聞こえるので、エージェントに転送する必要がある）などの他の条件も、実行するアクションとして重要です。
- インタラクションのチャネルに基づいて、レスポンスが生成され、ユーザーに提示されます。レスポンスは、成功メッセージ、ユーザーが要求した情報、又は不足している情報のプロンプトである可能性があります。
NLPトレーニング
前のセクションでは、Kore.aiバーチャルアシスタントのNLPプロセスについて説明しましたが、プロセスが要求どおりに進行するようにするには、トレーニングが必要です。では、最高の結果を達成するためにボットを完全に機能するようにトレーニングする方法は？上記の機能を最大限に活用する方法は？各NLUエンジンの詳細に入る前に、このセクションでNLPトレーニングのいくつかの基本的なガイドラインを見て行きます。
スコープ
NLPトレーニングの最初のステップは、ボットの範囲を定義することで、ボットが解決する必要のある問題を絞り込むことで、さまざまなトレーニングのニュアンスを構成するのに役立ちます。これには、SME / BA、会話エクスペリエンスデザイナー、ボット開発者、NLPアナリスト/データエンジニア、NLPトレーナー、テスターなどのさまざまな利害関係者とのブレインストーミングセッションが含まれます。ボットのスコーピング中に提案される基本的なガイドラインは次のとおりです；
- 解決すべき問題から始めます-ボットが何を達成することになっているのかを明確に把握します。ボットの要件と実際の機能を理解するには、ビジネスアナリストとボット開発者に相談してください。
- ユースケースのインテントのリストを作成します-これにより、全体のプロセスが合理化されます
- インテントごとに、ボットが達成しようとしている主要な結果を特定します
- プラットフォームの要件ではなく、ユーザーのニーズに焦点を当てる必要があります
- 会話の例を詳しく説明する-発話とレスポンスの両方
- 部屋の結果の理想的な人は何ですか
- エッジケース、フォローアップ、質問の明確化について考えます
- このために、プラットフォームのストーリーボード機能を活用できます。それはボット開発フェーズでまだ使用されていない場合は、今すぐ使用できます
- アクションを達成する一環として人が何を尋ねるかを自問します-これらはすべてのインテントの代替発話になります。慣用句や俗語の使用も含めるようにしてください。
どのエンジン？
Kore.aiプラットフォームがNLU用に3つのメインエンジンを提供することをこれまで見てきました
- 機械学習（ML）
- ファンダメンタルミーニング（FM）
- ナレッジ収集（KG）
どのエンジンをいつ使用しますか？これらの各エンジンには、設定と構成があります。これらは他の場所で詳細に扱われます（詳細についてはここを参照）。ここでは、どのエンジンをいつ使用するかについての幅広いガイドラインを上げます。
機械学習エンジン
MLは、ボットのトレーニングに推奨されるエンジンです。理由は、その柔軟性と自動学習機能です。いくつかの例を挙げれば、エンジンは似たような新しい発話を学習し、理解することができます。又、トレーニングの発話は完全な文章である必要はありません。MLはフレーズからも学習できます。実装を計画しているインテントごとに大きな言語集がある場合は、機械学習に進みます。言語集がない場合でも、それをを開発することをお勧めします。長期的には、時間のかからない簡単な他のオプションを選択するよりも、大規模な言語集の構築に時間を費やしてMLを使用する方が適切です。
大きな言語集の定義は、インテントによって異なる場合があります。たとえば、インテントが共通性を持たずに互いに大きく異なり、「バランスを入手」や「資金を移動」などのサンプルデータを使用して理解できる場合は、インテントごとに200〜300の言語集で十分です。但し、［資金を移動］と［請求書を支払う］のように意図が互いに近い場合（通常、「支払いたい…」という非常によく似た発話で始まります）、言語集は1000位になります。
同様に、ディープニューラルネットワークの使用を計画している場合、これらのネットワークはデータを大量に消費するため、真のポジティブと真のネガティブの両方をより正確に予測するには、より多くのサンプルが必要です。
ナレッジ収集エンジン
インテントがトランザクションタスクよりも本質的に問い合わせに似ている場合、またはコンテンツがドキュメント内にあり、ボットがドキュメントからユーザー問い合わせに応答するようにしたい場合は、ナレッジコレクションに進みます。ナレッジ収集は、ユーザーの問い合わせに応じてダイアログタスクをトリガーするためにも使用できるため、両刃の剣として機能します。
インテントがたくさんあるが、別の発話を準備する時間がなく、いくつかの重要な用語に手動で注釈を付けることができる場合は、ナレッジコレクションにアクセスしてください。
但し、KGでの注釈は、MLの自動学習プロセスと同じように機能するため、言語集の構築とMLの取得に時間をかけることをお勧めします。
ファンダメンタルミーニングエンジン
ユーザーが慣用的な文やコマンドのような文を使用できる場合、又は厳密すぎず、誤検知が発生する可能性がある場合は、FMエンジンを使用してください。