Cómo aprender y construir un chatbot inteligente basado en inteligencia artificial como Google Allo desde cero, con un mayor enfoque en el modelo de dominio cerrado basado en la recuperación y el aprendizaje de ML y NLP

Primero obtenga una idea holística sobre los siguientes conceptos:

PNL y NLU –
Recuento de palabras, análisis de sentimientos basado en un diccionario de palabras buenas y malas, etiquetas POS, similitud de palabras, similitud de oraciones, TF-IDF, Word-net, etiquetado de entidad con nombre, similitud semántica, texto a voz, símbolos fonéticos, ASR, etc.
Consulte el enlace para obtener más detalles: http://nlp.stanford.edu/~wcmac/p…

Aprendizaje automático (útil para PNL):
Modelos Markov, HMM, SVM (lineal), RNN, LSTM.

Juega con algunos de los casos de uso básico de PNL y NLU, el punto en el que te das cuenta de que estás muy versado en todos los jerga involucrados en este campo. Puedes proceder a construir tu propio chatbot.

Ahora, construir un bot de chat por nuestra cuenta que también desde cero es en sí mismo una gran cosa. Por lo tanto, le sugeriría algunas herramientas con las que puede obtener algunas ideas con sus ideas. Todos se usan para crear chatbots, tienen una arquitectura incorporada como redes neuronales y RNN para comprender efectivamente el lenguaje natural. Para que pueda centrarse más en otras cosas relacionadas con su dominio específico.

Herramientas para crear ChatBots –
Plataforma conversacional UX para productos y servicios, – Por Google
Ingenio – aterrizaje, – por Facebook
Servicio inteligente de comprensión del lenguaje (beta) – por Microsoft

Desde mi experiencia personal, ApiAi – de Google está bien documentado y probado, proporciona una buena integración con aplicaciones de terceros, por lo que puede utilizar su herramienta creada con Google Home, Amazon Alexa, Facebook Messenger, Microsoft Cortana, etc.

Primero, no existe un chatbot inteligente en este momento, que incluya a Allo, Siri, Echo, etc. Lo que tenemos son respuestas automáticas extendidas basadas en métodos de aprendizaje profundo como LSTM, RNN, etc. Intente comprobar esto. Allo ni siquiera está en Playstore Top 100

Segundo, aprender LSTM, RNN puede llevar mucho tiempo. Debe tener muy buena comprensión de la estadística, las matemáticas y la codificación / programación del curso. Si tiene un grado de ingeniería básico, se pueden necesitar otros 2 a 5 años. Si crees que puedes construir desde frameworks de código abierto, mucha gente ya lo habría construido.

Tercero, incluso si puedes construirlo, ponerlo en vivo enfrentaría otro conjunto de desafíos de ingeniería. Cuántos datos necesita construir, cuánto tiempo tomaría el modelo para responder la pregunta, etc. El alojamiento, la seguridad son otro conjunto de problemas.

El chatbot inteligente es una de las tareas más difíciles en el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, resolver eso puede hacer que cualquiera sea multimillonario.

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