Zeitschrift für Elektrotechnik und Elektronik

Konversations-KI als Frage-Antwort-Systemimplementierung mit BERT

Arpita Gupta

Konversations-KI bezieht sich auf die Interaktion von Benutzern über Messaging-Apps oder virtuelle Assistenten. Solche Kommunikationen über virtuelle Agenten oder Chatbots sind darauf ausgelegt, ein personalisiertes Benutzererlebnis zu bieten. Chatbot-Interaktionen werden durch Long-Tail-Nachrichten, Anfragen oder wechselseitige Interaktion mit privaten Zielgruppen gesteuert. Die wahre Stärke von Konversations-KI liegt in ihrer Fähigkeit, hochgradig personalisierte Interaktionen mit einer großen Anzahl von Kunden insgesamt zu ermöglichen. Als Anwendungsfall für Unternehmen kann Konversations-KI traditionelle Kommunikationswege verändern, indem sie eine intensive Interaktion mit Benutzern ermöglicht. Eine leistungsstarke Anwendung von Konversations-KI ist ein Frage-Antwort-System. Ob es sich nun um einen virtuellen Assistenten oder Chatbot oder um ein von einem Unternehmen entwickeltes Supportsystem handelt, das Frage-Antwort-Modell spielt eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung solcher Dienste. Ein automatisiertes Frage-Antwort-System ermöglicht es einem Unternehmen, seinen Benutzern ein dynamischeres und personalisierteres Erlebnis zu bieten. In der Praxis ist es für einen Menschen schwierig, alle Fragen der Benutzer gleichzeitig zu beantworten. Wenn jemand dies tun möchte, werden mehr Ressourcen benötigt, um mit den Kunden zu interagieren und ihre Probleme mit den angebotenen Diensten oder Produkten zu lösen. Ein automatisiertes Frage-Antwort-System spart nicht nur viel Zeit, sondern ist auch ein effizientes Tool zum Verständnis der Kundenbedürfnisse und des Kundenverhaltens. Die allgemeine Architektur des Frage-Antwort-Prozesses besteht darin, Benutzereingaben entgegenzunehmen, Abfragen zu analysieren, Informationen aus der Datenbank abzurufen, die relevanteste Antwort zu extrahieren und dann die gewünschte Antwort auszugeben. Das ist nicht so einfach, wie es scheint. Warum? Es liegt an den zahlreichen Herausforderungen, die während der Modellierung auftreten. In dieser Sitzung werden wir mehrere Herausforderungen diskutieren, die bei der Entwicklung eines Frage-Antwort-Systems auftreten, wie Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Interpretierbarkeit und Sprachbarrieren. Obwohl mehrere Algorithmen implementiert wurden, um das effizienteste Frage-Antwort-System zu entwickeln, übertrifft BERT alle anderen. Wir werden diskutieren, wie die bidirektionale Encoder-Darstellung des Transformer-Algorithmus[2] bei der Lösung der genannten Herausforderungen hilft, und eine optionale Lösung bereitstellen. Dieses Tutorial konzentriert sich auf die Entwicklung eines Frage-Antwort-Modells unter Verwendung des beliebtesten Kommunikationstools des Menschen: der Verarbeitung natürlicher Sprache. Für diese Sitzung gehe ich davon aus, dass Sie mit den Grundbegriffen der Verarbeitung natürlicher Sprache und Python vertraut sind. Der Hauptteil des Vortrags konzentriert sich auf die Implementierung von BERT zum Entwerfen von Frage-Antwort-Modellen und Merkmalsextraktionstechniken für Daten.