Pythoni vestlusrobotite arendus: kavatsuste tuvastussüsteemide valdamine globaalsete rakenduste jaoks

Tekoäly kiiresti arenevas maastikus on vestlus-AI esile kerkinud transformatiivse tehnoloogiana. Vestlusrobotid, mis on varustatud keerukate loomuliku keele mõistmise (NLU) võimetega, on selle revolutsiooni esirinnas. Arendajate jaoks, kes soovivad luua efektiivseid ja kaasahaaravaid vestlusagente, on kavatsuste tuvastamise valdamine ülioluline. See juhend süveneb kavatsuste tuvastussüsteemide keerukustesse Pythoni vestlusrobotite arenduses, pakkudes teadmisi, praktilisi näiteid ja parimaid praktikaid globaalsele publikule.

Mis on kavatsuste tuvastus?

Kavatsuste tuvastussüsteemi eesmärk on mõista kasutaja päringu aluseks olevat eesmärki või sihti. Kui kasutaja suhtleb vestlusrobotiga, püüab ta tavaliselt midagi saavutada – esitada küsimuse, teha palve, otsida teavet või väljendada tundeid. Kavatsuste tuvastus on protsess, mille käigus see kasutaja väljendus klassifitseeritakse eelmääratletud kategooriasse, mis esindab tema konkreetset eesmärki.

Näiteks kaaluge neid kasutaja päringuid:

• "Ma tahan broneerida lennu Tokyosse."
• "Milline ilm homme Londonis on?"
• "Kas saate rääkida oma tagastuspoliitikast?"
• "Ma tunnen end selle teenusega väga pettunult."

Tõhus kavatsuste tuvastussüsteem klassifitseeriks need järgmiselt:

• Kavatsus: book_flight
• Kavatsus: get_weather
• Kavatsus: inquire_return_policy
• Kavatsus: express_frustration

Ilma täpse kavatsuste tuvastamiseta oleks vestlusrobotil raske pakkuda asjakohaseid vastuseid, mis viiks halva kasutajakogemuseni ja lõppkokkuvõttes ebaõnnestumiseni oma kavandatud eesmärgi saavutamisel.

Kavatsuste tuvastamise tähtsus vestlusroboti arhitektuuris

Kavatsuste tuvastus on enamiku moodsate vestlusrobotite arhitektuuride põhikomponent. See asub tavaliselt NLU torujuhtme alguses, töödeldes toorest kasutaja sisendit enne edasist analüüsi.

Tüüpiline vestlusroboti arhitektuur näeb sageli välja selline:

1. Kasutaja sisend: Kasutaja toor tekst või kõne.
2. Loomuliku keele mõistmine (NLU): See moodul töötleb sisendit.
   • Kavatsuste tuvastus: Määrab kindlaks kasutaja eesmärgi.
   • Olemite eraldamine: Tuvastab väljenduses olulised teabeosad (nt kuupäevad, asukohad, nimed) väljenduses.
3. Dialoogi haldamine: Tunnustatud kavatsuse ja eraldatud olemite põhjal otsustab see komponent järgmise tegevuse, mida vestlusrobot peaks ette võtma. See võib hõlmata teabe hankimist, selgitavate küsimuste esitamist või ülesande täitmist.
4. Loomuliku keele genereerimine (NLG): Formuleerib kasutajale loomuliku keele vastuse.
5. Vestlusroboti vastus: Genereeritud vastus edastatakse kasutajale tagasi.

Kavatsuste tuvastamise mooduli täpsus ja töökindlus mõjutavad otseselt kõigi järgnevate etappide tõhusust. Kui kavatsus on valesti klassifitseeritud, proovib vestlusrobot täita vale tegevuse, mis viib ebaoluliste või ebaefektiivsete vastusteni.

Lähenemisviisid kavatsuste tuvastamisele

Kavatsuste tuvastussüsteemi loomine hõlmab sobiva lähenemisviisi valimist ning asjakohaste tööriistade ja teekide kasutamist. Peamised meetodid saab laias laastus jagada reeglipõhisteks süsteemideks ja masinõppepõhisteks süsteemideks.

1. Reeglipõhised süsteemid

Reeglipõhised süsteemid tuginevad eelmääratletud reeglitele, mustritele ja märksõnadele, et klassifitseerida kasutaja kavatsusi. Neid süsteeme rakendatakse sageli regulaaravaldiste või mustrite sobitamise algoritmide abil.

Plussid:

• Selgitatavus: Reeglid on läbipaistvad ja kergesti mõistetavad.
• Kontroll: Arendajatel on täpne kontroll selle üle, kuidas kavatsusi tuvastatakse.
• Lihtsad stsenaariumid: Tõhusad piiratud domeenides, kus kasutajapäringud on ennustatavad.

Miinused:

• Skaleeritavus: Raske skaleerida, kui kavatsuste ja kasutajakeele variatsioonide arv kasvab.
• Hooldus: Suure hulga keeruliste reeglite haldamine võib olla aeganõudev ja veaohtlik.
• Haprus: Ei suuda käsitleda sõnastuse variatsioone, sünonüüme ega grammatilisi struktuure, mis pole reeglitega otseselt kaetud.

Näide Pythoni abil (kontseptuaalne):

            def recognize_intent_rule_based(text):
    text = text.lower()
    if "book" in text and ("flight" in text or "ticket" in text):
        return "book_flight"
    elif "weather" in text or "forecast" in text:
        return "get_weather"
    elif "return policy" in text or "refund" in text:
        return "inquire_return_policy"
    else:
        return "unknown"

print(recognize_intent_rule_based("I want to book a flight."))
print(recognize_intent_rule_based("What's the weather today?"))

            

              
                Copy
              
            
          

Kuigi see lähenemine on lihtne, muutub see kiiresti ebapiisavaks reaalmaailma rakenduste jaoks, kus on mitmekesine kasutaja sisend.

2. Masinõppepõhised süsteemid

Masinõppe (ML) lähenemisviisid kasutavad algoritme andmete mustrite õppimiseks. Kavatsuste tuvastamisel hõlmab see tavaliselt klassifitseerimismudeli treenimist kasutaja väljenduste andmestikul, mis on märgistatud vastavate kavatsustega.

Plussid:

• Töökindlus: Saab hakkama keele variatsioonide, sünonüümide ja grammatiliste struktuuridega.
• Skaleeritavus: Kohandub paremini kasvava arvu kavatsuste ja keerukama keelega.
• Pidev täiustamine: Jõudlust saab parandada rohkemate andmetega ümbertreenimise teel.

Miinused:

• Andmesõltuvus: Nõuab märkimisväärses koguses märgistatud treeningandmeid.
• Keerukus: Võib olla keerulisem juurutada ja mõista kui reeglipõhised süsteemid.
• "Musta kasti" olemus: Mõned ML-mudelid võivad olla vähem selgitatavad.

Kavatsuste tuvastamise kõige levinum ML-lähenemine on juhendatud klassifikatsioon. Antud sisendväljenduse puhul ennustab mudel kõige tõenäolisemat kavatsust eelmääratletud klasside hulgast.

Levinud ML-algoritmid kavatsuste tuvastamiseks

• Tugiisikute masinad (SVM-id): Tõhusad teksti klassifitseerimisel, leides optimaalse hüpertasapinna erinevate kavatsusklasside eraldamiseks.
• Naiivne Bayes: Tõenäosuslik klassifikaator, mis on lihtne ja toimib sageli hästi tekstikategoorimise ülesannetes.
• Logistiline regressioon: Lineaarne mudel, mis ennustab väljenduse kuulumise tõenäosust kindlasse kavatsusse.
• Süvaõppe mudelid (nt korduvad närvivõrgud - RNN-id, konvolutsioonilised närvivõrgud - CNN-id, Transformerid): Need mudelid suudavad tabada keerulisi semantilisi seoseid ja on paljude NLU ülesannete jaoks tipptasemel.

Pythoni teegid ja raamistikud kavatsuste tuvastamiseks

Pythoni rikkalik teekide ökosüsteem teeb sellest suurepärase valiku keerukate vestlusroboti kavatsuste tuvastussüsteemide loomiseks. Siin on mõned kõige silmapaistvamad:

1. NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK on Pythoni NLP põhiteek, mis pakub tööriistu tokeniseerimiseks, tüveleidmiseks, lematiseerimiseks, sõnaliigi märkimiseks ja paljuks muuks. Kuigi sellel puudub sisseehitatud terviklik kavatsuste tuvastussüsteem, on see hindamatu teksti eeltöötlemiseks enne selle ML-mudelitele söötmist.

Peamised kasutusviisid: Teksti puhastamine, tunnuste eraldamine (nt TF-IDF).

2. spaCy

spaCy on ülitõhus ja tootmisvalmis teek täiustatud NLP jaoks. See pakub eeltreenitud mudeleid erinevatele keeltele ja on tuntud oma kiiruse ja täpsuse poolest. spaCy pakub suurepäraseid tööriistu tokeniseerimiseks, nimega olemite tuvastamiseks (NER) ja sõltuvuste parsimiseks, mida saab kasutada kavatsuste tuvastamise komponentide loomiseks.

Peamised kasutusviisid: Teksti eeltöötlus, olemite eraldamine, kohandatud tekstiklassifikatsiooni torujuhtmete loomine.

3. scikit-learn

Scikit-learn on Pythoni traditsioonilise masinõppe de facto standard. See pakub laia valikut algoritme (SVM, naiivne Bayes, logistiline regressioon) ja tööriistu tunnuste eraldamiseks (nt TfidfVectorizer), mudelite treenimiseks, hindamiseks ja hüperparameetrite häälestamiseks. See on eelistatud teek ML-põhiste kavatsusklassifikaatorite loomiseks.

Peamised kasutusviisid: SVM-i, naiivse Bayesi, logistilise regressiooni rakendamine kavatsuste klassifitseerimiseks; teksti vektoriseerimine.

4. TensorFlow ja PyTorch

Süvaõppe lähenemisviiside puhul on TensorFlow ja PyTorch juhtivad raamistikud. Need võimaldavad keerukate närvivõrguarhitektuuride, nagu LSTM-id, GRU-d ja Transformerid, juurutamist, mis on väga tõhusad nüansirikka keele ja keerukate kavatsusstruktuuride mõistmiseks.

Peamised kasutusviisid: Süvaõppe mudelite (RNN-id, CNN-id, Transformerid) loomine kavatsuste tuvastamiseks.

5. Rasa

Rasa on avatud lähtekoodiga raamistik, mis on spetsiaalselt loodud vestlus-AI loomiseks. See pakub laiaulatuslikku tööriistakomplekti, mis sisaldab NLU võimeid nii kavatsuste tuvastamiseks kui ka olemite eraldamiseks, samuti dialoogi haldamiseks. Rasa NLU komponent on väga konfigureeritav ja toetab erinevaid ML-torujuhtmeid.

Peamised kasutusviisid: Tervikliku vestlusroboti arendus, NLU (kavatsus ja olemit), dialoogi haldamine, juurutamine.

Pythoni kavatsuste tuvastussüsteemi loomine: samm-sammult juhend

Vaatame läbi Pythoni abil põhilise kavatsuste tuvastussüsteemi loomise protsessi, keskendudes lihtsuse huvides ML-põhisele lähenemisele scikit-learni abil.

1. samm: Määratlege kavatsused ja koguge treeningandmeid

Esimene kriitiline samm on tuvastada kõik erinevad kavatsused, mida teie vestlusrobot peab käsitlema, ja koguda iga kavatsuse jaoks näidispäringuid. Globaalse vestlusroboti puhul kaaluge mitmekesist sõnastust ja keelelisi stiile.

Näidiskavatsused ja andmed:

• Kavatsus: greet
  • "Tere"
  • "Tere päevast"
  • "Head hommikut"
  • "Hei!"
  • "Tervitused"
• Kavatsus: bye
  • "Hüvasti"
  • "Näeme hiljem"
  • "Head aega"
  • "Järgmise korrani"
• Kavatsus: order_pizza
  • "Ma tahan pizzat tellida."
  • "Kas ma saaksin suure pepperoni pizza?"
  • "Tellige palun taimetoitlane pizza."
  • "Sooviksin pizzat tellida."
• Kavatsus: check_order_status
  • "Kus mu tellimus on?"
  • "Mis on mu pizza staatus?"
  • "Jälgi mu tellimust."
  • "Millal mu tarne saabub?"

Nõuanne globaalsete andmete jaoks: Kui sihite globaalset publikut, proovige koguda treeningandmeid, mis peegeldavad erinevaid dialekte, levinud kõnekeelseid väljendeid ja lausestruktuure, mis on valdavates piirkondades, mida teie vestlusrobot teenindab. Näiteks Ühendkuningriigis võivad kasutajad öelda "I fancy a pizza", samas kui USA-s on tavalisem "I want to order a pizza". See mitmekesisus on võtmetähtsusega.

2. samm: Teksti eeltöötlus

Toor tekst tuleb puhastada ja teisendada masinõppemudelitele sobivasse vormingusse. See hõlmab tavaliselt järgmist:

• Väiketähtedeks teisendamine: Teisendage kogu tekst väiketähtedeks, et tagada järjepidevus.
• Tokeniseerimine: Lausete jagamine üksikuteks sõnadeks või tokeniteks.
• Kirjavahemärkide ja erimärkide eemaldamine: Märkide eemaldamine, mis ei lisa semantilist tähendust.
• Stop-sõnade eemaldamine: Levinud sõnade (nt 'a', 'the', 'is') eemaldamine, millel on tähendusele vähe mõju.
• Lemmatiseerimine/tüveleidmine: Sõnade taandamine nende alg- või juurvormi (nt 'running', 'ran' -> 'run'). Lemmatiseerimine on üldiselt eelistatum, kuna see annab tulemuseks tegelikud sõnad.

Näide NLTK ja spaCy abil:

            import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import spacy

# Download necessary NLTK data (run once)
# nltk.download('punkt')
# nltk.download('stopwords')
# nltk.download('wordnet')

# Load spaCy model for English (or other languages if needed)
snlp = spacy.load("en_core_web_sm")

lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r'[^\\w\\s]', '', text)  # Remove punctuation
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
    lemmas = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
    return " ".join(lemmas)

# Using spaCy for a more robust tokenization and POS tagging which can help lemmatization
def preprocess_text_spacy(text):
    text = text.lower()
    doc = snlp(text)
    tokens = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_punct and not token.is_stop and not token.is_space]
    return " ".join(tokens)

print(f"NLTK eeltöötlus: {preprocess_text('I want to order a pizza!')}")
print(f"spaCy eeltöötlus: {preprocess_text_spacy('I want to order a pizza!')}")

            

              
                Copy
              
            
          

3. samm: Tunnuste eraldamine (vektoriseerimine)

Masinõppemudelid vajavad numbrilist sisendit. Tekstiandmed tuleb teisendada numbrilisteks vektoriteks. Levinud tehnikad hõlmavad järgmist:

• Sõnakott (BoW): Esitab teksti vektorina, kus iga dimensioon vastab sõnavara sõnale ja väärtus on selle sõna sagedus.
• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Keerukam lähenemine, mis kaalub sõnu nende olulisuse alusel dokumendis võrreldes nende olulisusega kogu korpuses.
• Sõnapesad (nt Word2Vec, GloVe, FastText): Tihedad vektorites esitused, mis tabavad sõnade vahelisi semantilisi seoseid. Neid kasutatakse sageli süvaõppe mudelitega.

Näide scikit-learni TfidfVectorizer abil:

            from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Sample preprocessed data
utterances = [
    "hello", "hi there", "good morning", "hey", "greetings",
    "goodbye", "see you later", "bye bye", "until next time",
    "i want to order a pizza", "can i get a large pepperoni pizza", "order a vegetarian pizza please",
    "where is my order", "what is the status of my pizza", "track my order"
]
intents = [
    "greet", "greet", "greet", "greet", "greet",
    "bye", "bye", "bye", "bye",
    "order_pizza", "order_pizza", "order_pizza",
    "check_order_status", "check_order_status", "check_order_status"
]

preprocessed_utterances = [preprocess_text_spacy(u) for u in utterances]

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(preprocessed_utterances)

print(f"Feature matrix shape: {X.shape}")
print(f"Vocabulary size: {len(vectorizer.get_feature_names_out())}")
print(f"Example vector for 'order pizza': {X[utterances.index('i want to order a pizza')]}")

            

              
                Copy
              
            
          

4. samm: Mudeli treenimine

Pärast andmete eeltöötlemist ja vektoriseerimist on aeg treenida klassifitseerimismudel. Kasutame selles näites scikit-learni LogisticRegressioni.

            from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, intents, test_size=0.2, random_state=42)

# Initialize and train the model
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the model
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Mudeli täpsus: {accuracy:.2f}")
print("Klassifikatsiooniaruanne:")
print(classification_report(y_test, y_pred, zero_division=0))

            

              
                Copy
              
            
          

5. samm: Ennustamine ja integreerimine

Pärast treenimist saab mudel ennustada uute, nägemata kasutaja väljenduste kavatsusi.

            
def predict_intent(user_input, vectorizer, model):
    preprocessed_input = preprocess_text_spacy(user_input)
    input_vector = vectorizer.transform([preprocessed_input])
    predicted_intent = model.predict(input_vector)[0]
    return predicted_intent

# Example predictions
print(f"Kasutaja ütleb: 'Tere, kuidas läheb?' -> Kavatsus: {predict_intent('Hi there, how are you?', vectorizer, model)}")
print(f"Kasutaja ütleb: 'Sooviksin oma pizza tellimust jälgida.' -> Kavatsus: {predict_intent('I\'d like to track my pizza order.', vectorizer, model)}")
print(f"Kasutaja ütleb: 'Mis uudist?' -> Kavatsus: {predict_intent('What\'s the news?', vectorizer, model)}")

            

              
                Copy
              
            
          

Selle põhilise ML-torujuhtme saab integreerida vestlusroboti raamistikku. Keerukamate rakenduste puhul integreeriksite olemite eraldamise koos kavatsuste tuvastamisega.

Täpsemad teemad ja kaalutlused

1. Olemite eraldamine

Nagu mainitud, on kavatsuste tuvastus sageli seotud olemite eraldamisega. Olemid on spetsiifilised teabeosad kasutaja väljenduses, mis on kavatsuse jaoks olulised. Näiteks lauses "Kas ma saaksin suure pepperoni pizza?" on 'suur' suuruse olem ja 'pepperoni' katte olem.

Teegid nagu spaCy (oma NER-võimalustega), NLTK ja raamistikud nagu Rasa pakuvad robustseid olemite eraldamise funktsioone.

2. Mitmetähenduslikkuse ja ebakohaste päringute käsitlemine

Kõik kasutaja sisendid ei pruugi selgelt vastata määratletud kavatsusele. Mõned võivad olla mitmetähenduslikud, samas kui teised võivad olla täielikult väljaspool vestlusroboti ulatust.

• Mitmetähenduslikkus: Kui mudel on kahe või enama kavatsuse vahel ebakindel, võib vestlusrobot esitada selgitavaid küsimusi.
• Ebakohaste päringute (OOS) tuvastamine: Mehhanismi rakendamine, et tuvastada, millal päring ei vasta ühelegi teadaolevale kavatsusele, on ülioluline. See hõlmab sageli ennustuste usaldusläve seadmist või spetsiifilise 'out_of_scope' kavatsuse treenimist.

3. Mitmekeelne kavatsuste tuvastus

Globaalse publiku jaoks on mitme keele toetamine hädavajalik. Seda saab saavutada mitme strateegia abil:

• Keele tuvastamine + eraldi mudelid: Tuvastage kasutaja keel ja suunake sisend keelepõhisele NLU mudelile. See nõuab iga keele jaoks eraldi mudelite treenimist.
• Ristkeelsed pesad: Kasutage sõnapesasid, mis kaardistavad sõnu erinevatest keeltest ühisesse vektorruumi, võimaldades ühel mudelil käsitleda mitut keelt.
• Masintõlge: Tõlkige kasutaja sisend enne töötlemist ühisesse keelde (nt inglise keelde) ja tõlkige vestlusroboti vastus tagasi. See võib põhjustada tõlkevead.

Raamistikud nagu Rasa omavad sisseehitatud tuge mitmekeelsele NLU-le.

4. Konteksti ja oleku haldamine

Tõeliselt vestlev vestlusrobot peab vestluse konteksti meeles pidama. See tähendab, et kavatsuste tuvastussüsteem peab praeguse väljenduse õigeks tõlgendamiseks arvestama dialoogi eelmisi pöördeid. Näiteks "Jah, see." eeldab mõistmist, millele "see" viitab varasemast kontekstist.

5. Pidev täiustamine ja seire

Kavatsuste tuvastussüsteemi jõudlus aja jooksul halveneb, kuna kasutajakeel areneb ja ilmuvad uued mustrid. On ülioluline:

• Seirata logisid: Vaadake regulaarselt vestlusi läbi, et tuvastada valesti mõistetud päringud või valesti klassifitseeritud kavatsused.
• Koguda kasutaja tagasisidet: Lubage kasutajatel teatada, kui vestlusrobot neist valesti aru sai.
• Treenida mudeleid uuesti: Treenige oma mudeleid perioodiliselt uute andmetega oma logidest ja tagasisidest, et parandada täpsust.

Globaalsed parimad praktikad kavatsuste tuvastamisel

• Kaasav andmete kogumine: Koguge treeningandmeid mitmekesistest demograafilisest, piirkondlikust ja keelelisest taustast, mida teie vestlusrobot teenindab. Vältige tuginemist ainult ühe piirkonna või keelevariandi andmetele.
• Arvestage kultuuriliste nüanssidega: Kasutaja sõnastust võivad tugevalt mõjutada kultuur. Näiteks viisakustasemed, otsekohesus ja levinud idioomid varieeruvad märkimisväärselt. Treenige oma mudeleid neid erinevusi tuvastama.
• Kasutage mitmekeelseid tööriistu: Investeerige NLU teekidesse ja raamistikesse, mis pakuvad tugevat tuge mitmele keelele. See on sageli tõhusam kui iga keele jaoks täiesti eraldi süsteemide loomine.
• Prioritiseerige OOS tuvastust: Globaalne kasutajaskond genereerib paratamatult päringuid, mis jäävad teie määratletud kavatsustest väljapoole. Tõhus ebakohaste päringute tuvastus takistab vestlusrobotil pakkumast mõttetuid või ebaolulisi vastuseid, mis võib olla eriti frustreeriv tehnoloogiaga tuttavate kasutajate jaoks.
• Testige mitmekesiste kasutajagruppidega: Enne globaalset juurutamist viige läbi ulatuslik testimine beeta-kasutajatega erinevatest riikidest ja kultuuridest. Nende tagasiside on hindamatu, et tuvastada kavatsuste tuvastamise probleeme, mis teil on jäänud märkamata.
• Selge veakäsitlus: Kui kavatsus on valesti mõistetud või OOS päring tuvastatud, pakkuge selgeid, abistavaid ja kultuuriliselt sobivaid varuvastuseid. Pakkuge võimalusi ühenduse loomiseks inimagendiga või päringu ümbersõnastamiseks.
• Regulaarsed auditid: Auditeerige perioodiliselt oma kavatsuste kategooriaid ja treeningandmeid, et tagada nende asjakohasus ja esinduslikkus teie globaalse kasutajaskonna arenevate vajaduste ja keele suhtes.

Järeldus

Kavatsuste tuvastus on tõhusa vestlus-AI nurgakivi. Pythoni vestlusrobotite arenduses nõuab selle valdkonna valdamine sügavat arusaama NLU põhimõtetest, hoolikat andmehaldust ning võimsate teekide ja raamistike strateegilist rakendamist. Võttes kasutusele robustseid masinõppe lähenemisviise, keskendudes andmete kvaliteedile ja mitmekesisusele ning järgides globaalseid parimaid tavasid, saavad arendajad luua intelligentsed, kohanemisvõimelised ja kasutajasõbralikud vestlusrobotid, mis on suurepärased ülemaailmse publiku mõistmisel ja teenindamisel. Kuna vestlus-AI jätkab küpsemist, jääb kasutaja kavatsuse täpne dešifreerimise võime edukate vestlusroboti rakenduste peamiseks eristajaks.