1. Benutzerabsicht verstehen: Chatbots müssen die Worte des Benutzers interpretieren und die Absichten des Benutzers genau verstehen, um eine angemessene Antwort zu geben.
2. Natural Language Processing (NLP): Um wie ein Mensch zu klingen, müssen Chatbots in der Lage sein, Umgangssprache zu erkennen und zu verstehen, einschließlich Slang und Rechtschreibfehler. Vorverarbeitung, Merkmalsauswahl und andere Techniken müssen angewendet werden, um die erforderlichen Erkenntnisse zu extrahieren.
3. Sprache versus Text: Chatbots, die auf Texteingabe angewiesen sind, können NLP-Bibliotheken verwenden, um Bedeutungen aus Text in natürlicher Sprache zu extrahieren, aber sie müssen dies auch mit Persönlichkeit in Einklang bringen, um menschenähnlich zu klingen. Sprachbasierte Chatbots, die sprachaktivierte Software und maschinelle Lernalgorithmen verwenden, werden verwendet, um die Stimme des Benutzers zu identifizieren und sie mit früheren Anfragen abzugleichen.
4. Herausforderungen bei der Integration: Chatbots müssen in Plattformen von Drittanbietern integriert werden, um die Benutzererfahrung nahtlos zu gestalten – wenn ein Chatbot beispielsweise für den Kundenservice verwendet wird, muss er in das CRM-System des Unternehmens integriert werden, um Kundendaten und den Transaktionsverlauf abzurufen.
5. Sicherheitsbedenken: Chatbots müssen so konzipiert sein, dass sie Benutzerdaten schützen und die Privatsphäre wahren, wenn sie mit sensiblen Informationen wie Kreditkartennummern oder Gesundheitsakten umgehen.
6. Mehrsprachigkeit: Da Chatbots global sind, sollten sie mehrere Sprachen, Dialekte und Akzente unterstützen, was viel Zeit und Ressourcen erfordert.
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