ఎలక్ట్రికల్ ఇంజనీరింగ్ మరియు ఎలక్ట్రానిక్ టెక్నాలజీ జర్నల్

BERTని ఉపయోగించి ప్రశ్నకు సమాధానమిచ్చే సిస్టమ్ అమలుగా సంభాషణ AI

అర్పితా గుప్తా

సంభాషణ AI అనేది మెసేజింగ్ యాప్‌లు లేదా వర్చువల్ అసిస్టెంట్‌ల ద్వారా వినియోగదారుల పరస్పర చర్యను సూచిస్తుంది. వర్చువల్ ఏజెంట్లు లేదా చాట్ బాట్‌ల ద్వారా ఇటువంటి కమ్యూనికేషన్‌లు వ్యక్తిగతీకరించిన వినియోగదారు అనుభవాన్ని అందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. చాట్ బాట్ పరస్పర చర్యలు టెయిల్ మెసేజ్‌లు, ప్రశ్నలు లేదా ప్రైవేట్ ప్రేక్షకులతో రెండు-మార్గం పరస్పర చర్య ద్వారా నడపబడతాయి. సంభాషణ AI యొక్క నిజమైన శక్తి భారీ సంఖ్యలో కస్టమర్‌లతో కలిసి అత్యంత వ్యక్తిగతీకరించిన పరస్పర చర్యలను అందించే సామర్థ్యంలో ఉంది. వ్యాపార వినియోగ కేసుగా, వినియోగదారులతో నిశ్చితార్థాన్ని సులభతరం చేయడం ద్వారా సంభాషణల AI సాంప్రదాయ కమ్యూనికేషన్ మార్గాలను మార్చగలదు. సంభాషణ AI యొక్క ఒక శక్తివంతమైన అప్లికేషన్ ప్రశ్న సమాధాన వ్యవస్థ. ఇది వర్చువల్ అసిస్టెంట్ లేదా చాట్ బాట్ కావచ్చు లేదా ఏదైనా కంపెనీ రూపొందించిన ఏదైనా సపోర్ట్ సిస్టమ్ అయినా, అటువంటి సేవలను అందించడంలో ప్రశ్న-సమాధాన మోడల్ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. స్వయంచాలక ప్రశ్న సమాధాన వ్యవస్థ దాని వినియోగదారులకు మరింత డైనమిక్ మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాన్ని అందించడానికి వెంచర్‌ను అనుమతిస్తుంది. ఆచరణాత్మకంగా, వినియోగదారులు అడిగే ప్రశ్నలన్నింటికీ సమాధానం ఇవ్వడం మానవునికి కష్టం. ఎవరైనా అలా చేయాలనుకుంటే, కస్టమర్‌లతో వారి సమస్యలను పరిష్కరించేందుకు ఇన్‌సర్వీస్‌లు లేదా ఉత్పత్తులను పరిష్కరించడానికి మరిన్ని వనరులు అవసరం. స్వయంచాలక ప్రశ్న సమాధానాల వ్యవస్థ, చాలా సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా కస్టమర్ అవసరాలు మరియు వారి ప్రవర్తనను అర్థం చేసుకోవడానికి సమర్థవంతమైన సాధనంగా పనిచేస్తుంది. వినియోగదారుల నుండి ఇన్‌పుట్ తీసుకోవడం, ప్రశ్న విశ్లేషణ, డేటాబేస్ నుండి సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడం, అత్యంత సంబంధిత సమాధానాన్ని వెలికితీసి, ఆపై కావలసిన సమాధానాన్ని అవుట్‌పుట్ చేయడం ప్రశ్న సమాధాన ప్రక్రియ యొక్క సాధారణ ఆర్కిటెక్చర్. ఇది అనిపించినంత సులభం కాదు. ఎందుకు? మోడలింగ్ సమయంలో ఎదుర్కొన్న అనేక సవాళ్లే దీనికి కారణం. ఈ సెషన్‌లో, డేటా లభ్యత, డేటా నాణ్యత, దాని వివరణ మరియు భాషా అవరోధం వంటి అక్వెషన్ ఆన్సర్ సిస్టమ్‌ను రూపొందించడానికి ఎదుర్కొంటున్న అనేక సవాళ్లను మేము చర్చిస్తాము. అత్యంత సమర్థవంతమైన ప్రశ్నోత్తరాల వ్యవస్థను రూపొందించడానికి సర్వలాల్గోరిథమ్‌లు అమర్చబడినప్పటికీ, BERT అన్నింటిని అధిగమిస్తుంది. ట్రాన్స్‌ఫార్మర్[2] అల్గారిథమ్ నుండి ద్వి-దిశాత్మక ఎన్‌కోడర్ ప్రాతినిధ్యం పేర్కొన్న సవాళ్లను పరిష్కరించడంలో మరియు ఐచ్ఛిక పరిష్కారాన్ని అందించడంలో ఎలా సహాయపడుతుందో మేము చర్చిస్తాము. ఈ ట్యుటోరియల్ కమ్యూనికేషన్ కోసం మానవులకు ఇష్టమైన సాధనం: సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రశ్నలకు సమాధానమిచ్చే నమూనాను రూపొందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఈ సెషన్ కోసం, నేను సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ మరియు పైథాన్ యొక్క ప్రాథమిక నిబంధనలతో పరిచయాన్ని పొందుతాను. ప్రశ్నకు సమాధానమిచ్చే మోడల్, డేటా కోసం ఫీచర్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ టెక్నిక్‌లను రూపొందించడానికి BERT అమలుపై చర్చా భాగం దృష్టి పెడుతుంది.