Q:
Comment les chatbots gèrent-ils les accents?
UNE:Avec l'émergence de chatbots plus récents et plus sophistiqués au cours des dernières années, les gens de nombreuses industries observent comment les chatbots progressent, comment ils servent les progrès de la réponse vocale interactive (RVI) et comment cela affecte le commerce de détail ainsi que de nombreuses autres industries .
L'une des grandes questions pertinentes est de savoir comment les chatbots traitent les accents. Les accents linguistiques régionaux et mondiaux ont été une pierre d'achoppement pour ces technologies depuis le début. En particulier, lorsque les chatbots étaient plus rudimentaires en termes d'algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), ils étaient facilement confondus par un accent qui modifie considérablement les phonèmes de la parole. Aujourd'hui, avec des algorithmes en constante évolution, les chatbots sont devenus beaucoup plus résistants.
Voici quelques méthodes principales utilisées par les ingénieurs et les parties prenantes pour aider les chatbots à gérer les accents.
Le premier est le ciblage. De nombreuses entreprises qui traitent avec une clientèle diversifiée mettront en place plusieurs systèmes - elles essaieront de déplacer les consommateurs ou d'autres utilisateurs finaux vers le système qui correspond à leur dialecte et à leur langue, pour éviter les problèmes inter-langues.
Cependant, le ciblage ne peut que faire beaucoup. La triangulation est un autre moyen clé par lequel les entreprises travaillent sur le raffinement des chatbots - et c'est quelque chose qui a aidé les chatbots à surmonter le problème de l'accent.
La triangulation des phonèmes permet de fournir des résultats plus spécifiques. Pensez-y de cette façon - si un chatbot rencontre la voix d'un Indien natif qui a déménagé aux États-Unis et parle anglais avec un accent indien distinct, la machine devra faire face à des différences, par exemple, le «a» plus plat et plus large. un son que les natifs indiens ont du mal à maîtriser en anglais. Un chatbot qui a une plus grande complexité pour isoler les phonèmes peut identifier les points chauds et les «diagnostiquer» avec plus de précision afin qu'il ne manque pas le mot ou la phrase en entier. C'est plus vrai d'un algorithme que d'un être humain: de nombreux auditeurs humains ont tendance à être confus par les différences d'accent.
En isolant et en traitant les phonèmes plus en profondeur, la technologie peut proposer plus de «vraies réponses» ou réponses, mais il existe un autre moyen important pour les chatbots de gérer le problème de réponse à une voix accentuée - ou un autre «problème».
Lorsque la compréhension n'est pas complète, l'un des facteurs clés est la réponse de la technologie. Les chatbots IVR les plus basiques d'antan étaient enclins à répéter sans cesse "Je suis désolé, je n'ai pas compris cela". Les chatbots raffinés d'aujourd'hui sont plus susceptibles de fournir une réponse itérative, soit en intensifiant l'appel à un humain, soit en fournissant des réponses partielles ou, encore une fois, en essayant d'isoler le problème.
Avec le ciblage, la triangulation et un bon triage, les chatbots peuvent être beaucoup plus précis sur la gestion des accents et des autres particularités que les appelants peuvent avoir. Cela va révolutionner le monde des «assistants virtuels» qui, dans le passé, a été moins qu'impressionnant pour la plupart des malheureux appelants.
