ダイアログ/会話の「発話」を扱うベストプラクティス？

Question

私たちは、チャットボットが人間として行動して質問をし、適切な回答を返すようにします。人間からの通常の会話は、多くの「発話」で行われました。つまり、ダイアログにある間にナンセンス、感情、一時停止が発生する可能性があります。人々はチャットボットと話すときに、ワトソンが返答を期待してから、単語や半分の文章を数回入力（提出）することができます。なぜなら、当然のことながら、完成した有意義な質問が理解できるまで入力を続けたいからです。ワトソン; Watsonダイアログ/会話が訓練されているとき、そのようなケースに対処するためのベストプラクティスはどのようなものでしょうか？

Answer 1

これには簡単な答えはありません。 Conversation Analysis（CA）と呼ばれるこのアプローチの最善の方法に関する研究の全分野があります。

人からの通常の会話には、多くの「発話」があります。これは、ダイアログ内でナンセンス、感情、一時停止があることを意味します。

これまでいくつかのアプローチ：

1. 実際の顧客とのレビュー現実世界の会話。これが生きている会話を増強していると仮定します。通常、従業員は会話の流れを最適化します。あなたは、人々がどこでスクリプトをやっていくのか、そしてどの点で見ることができるかを見ることができます。

2. はナンセンス/オフトピックのためには、対象ない（可能であれば）、彼らが何を言っているかの質問を認めます。しかし、あなたはまた、会話の実際の現在の部分に戻します。彼らが続行するならば、あなたはそれらを収容しようとするのをやめた後ですべきです。

3. エモーションを検出することは、後でエンドユーザーにメッセージを送信する際に重要になります。トーンアナライザを使ってこれを取り込むことができます。

4. 一時停止が発生する可能性があります。会話型の流れの中にある場合は、アプリケーションが応答して、まだそこにいるかどうかを確認したり、進行状況を確認できるように提案したりすることができます。そうでなければ、その人はそこにいないと仮定し、それらを待つ。

これ以外にも、会話の中で何かを行うとは思わないでください。会話アプリケーションを作成したら、それをエンドユーザーの前に置いて、どのように反応するかを確認します。

システムの実際のエンドユーザーであることを確認してください。また、テストに偏っていないようにしてください。会話が何を助けてくれるのかだけ教えてください。彼らは何かを入力することができますか、またはそれらを言うことはありません。

エンドユーザーがテストを終えたら、会話を確認します。あなたは現実世界の会話と少し違って反応することがわかります。そのため、彼らの流れを形作ることになります。共通のパターンでのみ動作し、1つの問題では動作しません。