Chatboty niemal jak ludzie - polski startup stworzył najlepszą technologię na świecie do rozpoznawania intencji

Papers with Code to globalny ranking wszystkich badań i prac naukowych na temat uczenia maszynowego, w którym dostawcy chatbotów, programiści NLU [1] i specjaliści od uczenia maszynowego z całego świata konkurują, by osiągnąć najwyższy poziom dokładności rozpoznawania intencji. Ma to na celu stworzenie technologii przypominającej ludzkie umiejętności przetwarzania języka. W czerwcu 2020 roku ostatnia publikacja zespołu badawczego SentiOne (Model transformatorowo-kapsułkowy do wykrywania intencji, Lew, Obuchowski 2020) zajęła pierwsze miejsce w zakresie wykrywania intencji na zbiorze danych ATIS [2] z dokładnością 0,9889. To nie pierwszy raz, kiedy startup publikuje swoje wyniki w zakresie głębokiego nauczania i rozpoznawania intencji. W lutym 2020 roku została zaprezentowana praca naukowa na największej konferencji na temat sztucznej inteligencji - 33. Konferencji AAAI 2020 w Nowym Jorku - i została wybrana jako jedna z 20 najlepszych w swojej kategorii.

„Nasz zespół AI opracował model, którego skuteczność w tym zadaniu przewyższa wcześniej istniejące rozwiązania, co zostało pokazane m.in. na znanym zbiorze ATIS. Rozwiązanie opiera się na sieci neuronowej typu Transformer, która w ostatnich czasach święci triumfy w zagadnieniach z dziedziny uczenia maszynowego. Rozwinęliśmy to podejście w celu uzyskania lepszych rezultatów poprzez połączenie jej z tzw. sieciami kapsułowymi, znanymi do tej pory głównie z zastosowania w dziedzinie rozpoznawania obrazu” - mówi Michał Lew, Head of AI odpowiedzialny za projekt.

Rozpoznanie intencji jest kluczem do sukcesu każdego chatbota. Jest to proces rozumienia znaczenia oddzielnych słów, wyrażeń i zdań w kontekście danego dialogu i możliwych procesów obsługiwanych przez takiego zautomatyzowanego asystenta. Przykładowo, dobry chatbot obsługujący klientów bankowych powinien rozumieć typowe wyrażenia, takie jak „Sprawdź saldo na moim rachunku bieżącym”, a także to samo zdanie wypowiedziane w języku potocznym „Ile mam pieniędzy na koncie?”. Innymi słowy chatboty i ich algorytm rozumienia języka naturalnego i zdolność rozpoznawania intencji klientów.

SentiOne

SentiOne, polska spółka założona w 2011 roku, wspiera marki w zakresie automatyzacji obsługi klienta z wykorzystaniem technologii AI (sztucznej inteligencji). Od monitoringu internetu i zintegrowanej platformy obsługi klienta po boty konwersacyjne najnowszej generacji.

Zespół Sentione został wyróżnieni wieloma nagrodami, takimi jak EY Entrepreneur of the Year czy Deloitte Technology Fast 500 EMEA. Firma buduje technologię rozumienia języka naturalnego we współpracy z najlepszymi uniwersytetami europejskimi jak na przykład Uniwersytet w Stuttgarcie i Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung w Niemczech.

Rozwiązania SentiOne były stosowane na całym świecie między innymi przez takie marki jak Procter & Gamble, McDonald's, Nike, mBank, Unilever, Beiersdorf, Tesco, Starcom, Mindshare, Mediacom lub Saatchi & Saatchi.

[1] NLU – Natural Language Understanding - rozumienie języka naturalnego, które odpowiada za kolejny krok interakcji człowieka z maszyną. To dzięki NLU komputer nie tylko wie, jakie słowa wprowadził użytkownik, ale też jakie było ich znaczenie i kontekst. Dzięki NLU chatbot wie, która część zdania jest intencją, a która obiektem.

[2] ATIS (Automatic Terminal Information Service) – nadawany nieustannie w języku angielskim komunikat w postaci nagrania, który zawiera najważniejsze dane operacyjne i warunki meteorologiczne na lotnisku. Piloci zwykle wysłuchują komunikatu ATIS przed skontaktowaniem się z kontrolą lotniska. Komunikaty są aktualizowane gdy nastąpi znacząca zmiana w zawartych informacjach. Komunikaty ATIS są niezwykle przydatne na dużych lotniskach, gdzie zmniejszają obciążenie kontrolerów i zwalniają pasma radiowe przeznaczone do komunikacji.