論文の概要: Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08977v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 09:47:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 13:30:46.792277
- Title: Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion
- Title（参考訳）: 多目的NLPチャットボット : 設計・方法論・結論
- Authors: Shivom Aggarwal, Shourya Mehra, Pritha Mitra
- Abstract要約: 本研究は,現在あるチャットボット技術環境を網羅的に分析するものである。
ユーザインタラクションと会話体験を改善するために強化学習戦略を利用する、非常に柔軟なシステムを提供する。
チャットボット技術の発展の複雑さと、これらの開発を推進してきた要因と、それらが様々な分野に及ぼした影響についても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With a major focus on its history, difficulties, and promise, this research
paper provides a thorough analysis of the chatbot technology environment as it
exists today. It provides a very flexible chatbot system that makes use of
reinforcement learning strategies to improve user interactions and
conversational experiences. Additionally, this system makes use of sentiment
analysis and natural language processing to determine user moods. The chatbot
is a valuable tool across many fields thanks to its amazing characteristics,
which include voice-to-voice conversation, multilingual support [12], advising
skills, offline functioning, and quick help features. The complexity of chatbot
technology development is also explored in this study, along with the causes
that have propelled these developments and their far-reaching effects on a
range of sectors. According to the study, three crucial elements are crucial:
1) Even without explicit profile information, the chatbot system is built to
adeptly understand unique consumer preferences and fluctuating satisfaction
levels. With the use of this capacity, user interactions are made to meet their
wants and preferences. 2) Using a complex method that interlaces Multiview
voice chat information, the chatbot may precisely simulate users' actual
experiences. This aids in developing more genuine and interesting discussions.
3) The study presents an original method for improving the black-box deep
learning models' capacity for prediction. This improvement is made possible by
introducing dynamic satisfaction measurements that are theory-driven, which
leads to more precise forecasts of consumer reaction.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,その歴史,困難,約束に大きく焦点を合わせ,現在あるチャットボット技術環境を徹底的に分析する。
ユーザインタラクションと会話体験を改善するために強化学習戦略を利用する、非常に柔軟なチャットボットシステムを提供する。
さらに,感情分析と自然言語処理を利用してユーザの気分を判断する。
このチャットボットは、音声と音声の会話、多言語サポート(12]、アドバイススキル、オフライン機能、クイックヘルプ機能など、多くの分野にまたがる貴重なツールだ。
チャットボット技術の開発の複雑さと、これらの開発を推進してきた要因と、それらが様々な分野に及ぼした影響についても検討する。
研究によると 3つの重要な要素が重要です
1) 明確なプロファイル情報がなくても, 独特の消費者嗜好を理解し, 満足度を変動させるチャットボットシステムを構築する。
このキャパシティを使用することで、ユーザインタラクションは、自身の要望や好みを満たすために行われる。
2)マルチビュー音声チャット情報をインターレースする複雑な手法を用いて、チャットボットはユーザの実際の体験を正確にシミュレートすることができる。
これにより、より本物で興味深い議論が展開される。
3) 本研究は,ブラックボックス深層学習モデルの予測能力を向上させるためのオリジナル手法を提案する。
この改善は、理論駆動の動的満足度測定を導入し、消費者反応をより正確に予測することで実現される。
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