یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP) و طراحی چت‌بات‌های پیشرفته، تشخیص منظور اصلی کاربر از جملات طولانی و پیچیده است. کاربران معمولاً هنگام مکالمه با سیستم‌های هوشمند، فقط یک دستور ساده نمی‌دهند؛ بلکه جمله‌هایشان پر از اطلاعات حاشیه‌ای و مکالمات غیرضروری است. این موضوع باعث می‌شود چت‌بات در درک هدف اصلی دچار مشکل شود. پروژه‌ای که به تازگی در این حوزه توسعه یافته، با تمرکز بر استخراج مقصود اصلی از چنین جملاتی، گامی مهم برای طراحی چت‌بات‌های هوشمندتر برداشته است.

معرفی پروژه

اگر در حال توسعه چت‌بات یا سیستم‌های هوشمند پردازش زبان طبیعی هستید، احتمالاً با چالش تشخیص منظور اصلی کاربر از جملات طولانی و پیچیده روبرو شده‌اید. این پروژه دقیقاً برای حل همین مشکل ایجاد شده است. هدف آن کمک به توسعه سیستم‌هایی است که بتوانند میان اطلاعات اضافی و هدف واقعی کاربر تمایز قائل شوند.

🔗 لینک پروژه و کدها: Recognizing-the-user-s-intent-from-long-and-complex-sentences

ویژگی‌ها و مزایا

  • تمرکز بر تحلیل و استخراج مقصود اصلی از جملات طولانی همراه با اطلاعات حاشیه‌ای
  • مناسب برای توسعه چت‌بات‌ها و سیستم‌های پاسخ‌گویی هوشمند
  • استفاده از داده‌های دسته‌بندی‌شده با مشخص بودن هدف اصلی کاربر
  • کمک به بهبود تجربه کاربری با کاهش خطای تشخیص منظور

نمونه چالش واقعی

یکی از مثال‌های متداول در این پروژه به این شکل است:

«سلام، حالت چطوره؟ من امروز به دوستم زنگ زدم، صدای انتظارش خیلی جالب بود. میشه راهنمایی کنی چطور من هم کد صدای انتظار رو برای خودم فعال کنم؟»

در این جمله، کاربر چند عبارت حاشیه‌ای آورده اما منظور اصلی او این است:
«چطور می‌توانم کد صدای انتظار دوست خودم را فعال کنم؟»

مدل طراحی‌شده در این پروژه به‌خوبی می‌تواند چنین مقصودی را تشخیص دهد و پاسخ مناسب ارائه کند.

کاربردهای عملی

پشتیبانی مشتری

در مراکز تماس یا اپلیکیشن‌های پشتیبانی، کاربران معمولاً با توضیحات طولانی و جزئیات زیاد مشکل خود را بیان می‌کنند. این پروژه کمک می‌کند چت‌بات‌ها بتوانند هدف اصلی را سریع‌تر تشخیص دهند.

خدمات بانکی و مخابراتی

کاربر ممکن است در میان صحبت‌های طولانی فقط بخواهد یک سرویس ساده مثل «فعال‌سازی اینترنت» یا «انتقال وجه» را انجام دهد. تشخیص درست این هدف باعث کاهش زمان پاسخ‌گویی و افزایش رضایت مشتری می‌شود.

اپلیکیشن‌های مکالمه‌محور

هر جا که تعامل کاربر با یک سیستم هوشمند مبتنی بر گفتگو باشد (از اپ‌های آموزشی گرفته تا چت‌بات‌های تجاری)، توانایی تشخیص منظور اصلی از جملات طولانی، تجربه کاربری را ارتقا می‌دهد.

پشت صحنه پروژه

این پروژه به‌عنوان یکی از چالش‌های مطرح‌شده توسط شرکت ارتباطات سیار ایران (MCI) در هفتمین مسابقه هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی امیرکبیر معرفی شد. تیم Alpha (با اعضای مجتبی زره و محمد سالار چراغی) جزو پنج تیم برتر این رقابت بود.

فرآیند توسعه شامل مراحل زیر بود:

  • جمع‌آوری داده‌ها شامل جملات طولانی کاربران
  • برچسب‌گذاری هدف اصلی برای هر جمله
  • طراحی مدل NLP برای استخراج مقصود کاربر
  • آزمایش و بهبود مدل برای کاهش خطاها

جمع بندی

تشخیص منظور کاربر از جملات طولانی یکی از کلیدی‌ترین بخش‌های توسعه چت‌بات‌های هوشمند است. پروژه معرفی‌شده با تمرکز بر تحلیل دقیق و استخراج هدف اصلی کاربر، می‌تواند به ارتقای کیفیت چت‌بات‌ها در حوزه‌های مختلفی از جمله پشتیبانی مشتری، بانکداری و خدمات مخابراتی کمک کند. این دستاورد، گامی مهم در مسیر ساخت سیستم‌های مکالمه‌محور دقیق‌تر و هوشمندتر است.