El modelado de diálogos en los chatbots se ocupa de representar la interacción entre un usuario y un agente conversacional mediante modelos computacionales, que captan tanto la intención, como el contexto de cada mensaje.
Los ChatBots para empresas se utilizan para crear asistentes virtuales especializados y sistemas de atención al cliente que se adapten lo que necesitan todo tipo de empresas de cualquier sector.
Por eso, en el artículo de hoy, vamos a analizar el modelado de diálogos en los chatbots, prestando una especial atención a sus objetivos y a cómo es capaz de entrenarse para entender los matices de una conversación.
La definición y los objetivos del modelado de diálogos en los chatbots
El modelado de diálogos define al conjunto de técnicas destinadas a representar y gestionar la interacción entre un usuario y un sistema conversacional en lenguaje natural, con el fin de establecer intercambios coherentes y dirigidos hacia una meta específica.
De esta forma, un modelo de diálogo integra la comprensión de intenciones, la gestión de estados conversacionales y la generación de respuestas adecuadas en cada momento de la conversación.
Por lo tanto, se puede decir que su propósito engloba tanto la interpretación precisa de lo que escribe, o pregunta el usuario, como la producción de réplicas que resulten fluidas y consistentes, contribuyendo así a la percepción de naturalidad y a entrenar un chatbot para lograr conversaciones más humanas.
Con respecto a sus fundamentos tecnológicos, un esquema de diálogo en un chatbot combina algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, con políticas de acción que guían la secuencia de turnos conversacionales.
En estos sistemas está presente una capa de comprensión que extrae la intención subyacente en cada consulta, además de que decide las acciones a ejecutar en función de un conjunto de reglas, o de lo que está establecido en el entrenamiento.
Seguidamente, el gestor de diálogo actualiza el estado interno con la información importante que se ha acumulado, lo que permite al sistema mantener el hilo de la conversación.
Con respecto a la generación de respuestas, hay que añadir que esta utiliza tanto plantillas estructuradas, como redes neuronales artificiales de última generación, para producir mensajes que respetan tanto la coherencia semántica como el estilo conversacional.
El propósito principal, consiste en comprender con precisión la intención del usuario para guiar la conversación hacia un resultado que ofrezca valor a la persona que se toma la molestia de hablarle al chatbot, ya sea resolver una duda, completar una transacción, o brindar asistencia técnica.
El entrenamiento y el ajuste de los diálogos en un chatbot
Un sistema de diálogo bien entrenado se construye a partir de un conjunto amplio de datos de conversaciones humanas que sirven como la base para aprender patrones de comunicación naturales.
Por lo tanto, el entrenamiento en el modelado de diálogos implica dotar a un modelo de la capacidad de interpretar, gestionar y generar lenguaje de manera coherente dentro de una interacción estructurada entre un humano y un Chatbot de IA conversacional.
Para lograr este objetivo, se utilizan 'corpus' que contienen transcripciones anotadas donde cada mensaje se asocia con intenciones y actos de diálogo, y también en algunos casos, con estados conversacionales, para que el modelo extraiga de esas instancias las regularidades que le permiten entender comportamientos en situaciones similares no vistas anteriormente.
Durante la etapa inicial del entrenamiento, se establece una arquitectura específica que puede incluir redes neuronales de codificación y decodificación, modelos basados en transformadores, o combinaciones híbridas.
Cada elección arquitectónica responde a ciertas necesidades específicas del dominio en que el chatbot se utilizará, ya que algunas tareas requieren un control más estricto de las respuestas, mientras que otras se benefician de una mayor fluidez y variabilidad en los temas que son capaces de tratar.
El objetivo principal en esta fase consiste en lograr que el sistema tenga una representación interna del diálogo que le permita interpretar correctamente tanto el contenido explícito de los mensajes, como los matices que subyacen en una conversación. Es decir, dicho coloquialmente, lo que se puede 'leer entre líneas'.
Por otra parte, el ajuste fino, conocido también como 'fine-tuning', se realiza una vez completado un entrenamiento inicial, y es donde se refinan las capacidades generales del modelo, adaptándolo a ciertas particularidades de estilo, tono, léxico, o protocolos de interacción que resultan imprescindibles para un dominio concreto.
El control del contexto y de los estados conversacionales en el modelado de diálogos en los chatbots
La gestión del contexto y de los estados conversacionales se trabaja para aumentar la coherencia y la naturalidad de un chatbot, donde al almacenar la información de cada intercambio de mensajes con una persona, la herramienta pude actualizar sus variables internas y resolver ambigüedades mediante estrategias de clarificación automática.
Dicha capacidad, necesita para ser posible de una arquitectura que combine módulos de comprensión, con memoria de estado, y políticas de interacción y de generación de respuestas, las cuales por supuesto, deben de estar ajustadas a los datos reales.
Los modelos basados en transformadores con inteligencia artificial, aprovechan los mecanismos de atención para seleccionar fragmentos contextuales que aporten valor, mientras que la supervisión humana, que es totalmente necesaria, es la que corrige los posibles desvíos de la intención principal y alimenta el reentrenamiento continuo.
Con respecto a la función del contexto dentro de un diálogo, sería el conjunto de la información que el chatbot conserva para interpretar correctamente cada nuevo mensaje.
Sus fundamentos técnicos se basan en la creación de un vector, o una estructura de datos, que representa el estado actual del diálogo, donde dicha representación, puede incluir una creencia probabilística sobre intenciones, que pueden también estar pendientes de confirmación.
Cuando se usan las arquitecturas basadas en redes neuronales de codificador-decodificador, se implementa un módulo de atención que asigna un mayor peso a la información contextual que se considera de una mayor importancia.
Así que actualmente un chatbot de IA es capaz de detectar términos ambiguos mediante análisis semántico y activar un proceso de clarificación solicitando ampliación al usuario cuando resulte necesario.
Todo lo anterior, hace que los chatbots sean hoy en día herramientas mucho más útiles que hace unos años, y cada vez lo serán más, así que si quieres implementar esta tecnología en tu empresa, contacta con nosotros.