論文の概要: Creation Of A ChatBot Based On Natural Language Proccesing For Whatsapp
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10675v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 18:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 02:20:32.565735
- Title: Creation Of A ChatBot Based On Natural Language Proccesing For Whatsapp
- Title（参考訳）: whatsappのための自然言語処理に基づくチャットボットの作成
- Authors: Valderrama Jonatan, Aguilar-Alonso Igor
- Abstract要約: 本研究の目的は、自然言語処理に基づくチャットボットを開発し、顧客満足度を高め、WhatsAppを通じて企業が提供するサービス品質を向上させることである。
本研究の結果は、カスタマーサービスのための効果的なチャットボットの設計と開発のための確固たる基盤を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the era of digital transformation, customer service is of paramount
importance to the success of organizations, and to meet the growing demand for
immediate responses and personalized assistance 24 hours a day, chatbots have
become a promising tool to solve these problems. Currently, there are many
companies that need to provide these solutions to their customers, which
motivates us to study this problem and offer a suitable solution. The objective
of this study is to develop a chatbot based on natural language processing to
improve customer satisfaction and improve the quality of service provided by
the company through WhatsApp. The solution focuses on creating a chatbot that
efficiently and effectively handles user queries. A literature review related
to existing chatbots has been conducted, analyzing methodological approaches,
artificial intelligence techniques and quality attributes used in the
implementation of chatbots. The results found highlight that chatbots based on
natural language processing enable fast and accurate responses, which improves
the efficiency of customer service, as chatbots contribute to customer
satisfaction by providing accurate answers and quick solutions to their queries
at any time. Some authors point out that artificial intelligence techniques,
such as machine learning, improve the learning and adaptability of chatbots as
user interactions occur, so a good choice of appropriate natural language
understanding technologies is essential for optimal chatbot performance. The
results of this study will provide a solid foundation for the design and
development of effective chatbots for customer service, ensuring a satisfactory
user experience and thus meeting the needs of the organization.
- Abstract（参考訳）: デジタルトランスフォーメーションの時代には、カスタマーサービスは組織の成功にとって最重要であり、即時対応とパーソナライズされた支援の需要が高まる中、チャットボットはこれらの問題を解決するための有望なツールとなっている。
現在、これらのソリューションを顧客に提供しなければならない企業はたくさんあります。
本研究の目的は,自然言語処理に基づくチャットボットの開発,顧客満足度の向上,whatsappによるサービス品質の向上である。
このソリューションでは、ユーザのクエリを効率的かつ効率的に処理するチャットボットの開発に重点を置いている。
既存のチャットボットに関する文献レビューを行い、方法論的アプローチ、人工知能技術、チャットボットの実装で使われる品質特性を分析した。
その結果、自然言語処理に基づくチャットボットは、顧客の満足度を高めるために、いつでも正確な回答とクェリに対する迅速なソリューションを提供することによって、顧客サービスの効率を向上させる、迅速かつ正確な応答を可能にすることが強調された。
一部の著者は、機械学習のような人工知能技術は、ユーザインタラクションが発生するにつれてチャットボットの学習と適応性を改善するため、最適な自然言語理解技術を選択することがチャットボットのパフォーマンスに不可欠であると指摘した。
本研究の結果は、カスタマーサービスのための効果的なチャットボットの設計と開発のための確固たる基盤を提供し、満足なユーザエクスペリエンスを確保し、組織のニーズを満たすものである。
関連論文リスト
- Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T09:47:24Z) - Evaluating Chatbots to Promote Users' Trust -- Practices and Open
Problems [11.427175278545517]
本稿では,チャットボットのテスト実践について概説する。
ギャップをユーザ信頼の追求におけるオープンな問題として認識する。
サービスや製品のパフォーマンス、ユーザの満足度、社会に対する長期的意図しない結果に関する信頼の問題を緩和するための道筋を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-09T22:40:30Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z) - Developing Effective Educational Chatbots with ChatGPT prompts: Insights
from Preliminary Tests in a Case Study on Social Media Literacy (with
appendix) [43.55994393060723]
ChatGPTのようなゼロショット学習機能を持つ言語学習モデルの最近の進歩は、教育チャットボットを開発する新たな可能性を示している。
本稿では,混合ターンチャットボットのインタラクションを可能にするシンプルなシステムを用いたケーススタディを提案する。
本稿では,ChatGPTが複数の相互接続型学習目標を追求し,文化,年齢,教育レベルなどのユーザ特性に教育活動を適応させ,多様な教育戦略や会話スタイルを活用できる能力について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-18T22:23:18Z) - A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。
それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。
しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:21:59Z) - AI Based Chatbot: An Approach of Utilizing On Customer Service
Assistance [0.0]
このプロジェクトの目的は、複雑な質問や論理的なアウトプットの回答に対応するシステムを開発することである。
最終的な目標は、ユーザ入力(クエスト)に基づいた高品質な結果(回答)を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-18T00:59:10Z) - A Literature Survey of Recent Advances in Chatbots [0.0]
我々は、人工知能と自然言語処理を使用するチャットボットの最近の進歩についてレビューする。
我々は,現在の研究の主な課題と限界を強調し,今後の研究研究への提言を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T23:08:58Z) - A Deep Learning Approach to Integrate Human-Level Understanding in a
Chatbot [0.4632366780742501]
人間とは異なり、チャットボットは一度に複数の顧客にサービスを提供し、24/7で提供され、1秒以内で返信できる。
深層学習を用いて感情分析,感情検出,意図分類,名義認識を行い,人文的理解と知性を備えたチャットボットを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T22:26:41Z) - CheerBots: Chatbots toward Empathy and Emotionusing Reinforcement
Learning [60.348822346249854]
本研究では,複数の共感型チャットボットがユーザの暗黙の感情を理解し,複数の対話のターンに対して共感的に応答する枠組みを提案する。
チャットボットをCheerBotsと呼びます。CheerBotsは検索ベースまたは生成ベースで、深い強化学習によって微調整されます。
共感的態度で反応するため,CheerBotsの学習支援としてシミュレーションエージェントである概念人間モデルを開発し,今後のユーザの感情状態の変化を考慮し,共感を喚起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T07:44:47Z) - Put Chatbot into Its Interlocutor's Shoes: New Framework to Learn
Chatbot Responding with Intention [55.77218465471519]
本稿では,チャットボットに人間のような意図を持つための革新的なフレームワークを提案する。
我々のフレームワークには、ガイドロボットと人間の役割を担うインターロケータモデルが含まれていた。
本フレームワークを3つの実験的なセットアップを用いて検討し,4つの異なる指標を用いた誘導ロボットの評価を行い,柔軟性と性能の利点を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-30T15:24:37Z) - Can You be More Social? Injecting Politeness and Positivity into
Task-Oriented Conversational Agents [60.27066549589362]
人間エージェントが使用する社会言語は、ユーザーの応答性の向上とタスク完了に関連しています。
このモデルは、ソーシャル言語理解要素で拡張されたシーケンスからシーケンスまでのディープラーニングアーキテクチャを使用する。
人的判断と自動言語尺度の両方を用いたコンテンツ保存と社会言語レベルの評価は,エージェントがより社会的に適切な方法でユーザの問題に対処できる応答を生成できることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-29T08:22:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。