En nuestras conversaciones diarias, nos encontramos con nuevas palabras o términos que quizás no conozcamos. Quizás estos estén relacionados con un nuevo dominio con el que nos estamos familiarizando y los seleccionamos a medida que entendemos más sobre el dominio. Por ejemplo, la terminología de préstamos hipotecarios ("reducción"), las palabras abreviadas ("refi", "comps") y los acrónimos ("HELOC") probablemente sean nuevos para los compradores de vivienda por primera vez. Del mismo modo, las marcas pueden ser engañosas cuando escuchas hablar de ellas por primera vez. Por ejemplo, con la oración "Me gustaría obtener un Cyetus 7601”, a menos que sea un aficionado al café, es posible que no se dé cuenta de que el orador está hablando de una marca de máquina de café. Es posible que algunas de estas palabras ni siquiera estén presentes en el diccionario. Una vez que entendemos su uso, significado y ortografía, se vuelven parte de nuestro vocabulario para que podamos tener conversaciones efectivas.
De manera similar, los bots deben comprender y agregar tales palabras a su vocabulario. A partir de hoy, puedes dar Amazon lex información adicional sobre cómo procesar la entrada de voz mediante la creación de un vocabulario personalizado. Puede crear una lista con palabras específicas del dominio o nombres de marcas para mejorar el reconocimiento de voz y la experiencia del usuario final.
En esta publicación, revisamos la capacidad de vocabulario personalizado y la usamos para consultas y transacciones de servicio al cliente de préstamos hipotecarios.
Descripción general de la capacidad de vocabulario personalizado
Usted define el vocabulario personalizado para un idioma en el bot. En este caso, agregamos nombres de marcas y palabras y frases específicas del dominio en inglés (GB). El bot usa estas frases para la transcripción de la entrada de voz cuando intenta comprender la solicitud del usuario (o clasificación de intenciones). También puede aumentar el vocabulario personalizado con la información que debe recopilar (o la obtención de espacios) configurando una configuración en el tipo de espacio. Puede especificar el grado de impulso de cada palabra o frase configurando un peso de 1, 2 o 3. Le recomendamos que pruebe diferentes pesos. Las palabras que suelen ser difíciles de reconocer o pronunciar deberían tener un mayor peso.
El siguiente es un ejemplo de conversación con nuestro bot:
Agente virtual: Bienvenido al banco ACME. ¿Como puedo ayudarte?
Persona que llama: ¿Ofreces CapitaRise préstamos?
Agente Virtual: Ofrecemos préstamos CapitaRise para fines personales. ¿Quiere iniciar una aplicación?
Persona que llama: No, gracias.
Agente virtual: ¿Hay algo más en lo que pueda ayudarlo hoy?
Persona que llama: ¿Qué hay de su árbitro tarifas?
Agente virtual: Para refinanciamiento, ofrecemos 4.5% sin costos de cierre por un plazo fijo de 30 años. ¿Otra información que te puede interesar?
Persona que llama: Sí, ¿qué tal SBA?
Agente virtual: ofrecemos una variedad de préstamos administrativos para pequeñas empresas. Puede encontrar más información en nuestro sitio web. ¿Algo más que pueda hacer por ti?
Persona que llama: Me gustaría hacer un pago en mi HELOC.
Agente Virtual: Para proceder con un pago, ¿cuál es el ID de la cuenta?
Persona que llama: 1234
Agente Virtual: Gracias. ¿Cuál es el monto del pago?
Persona que llama: 120
Agente Virtual: Gracias. El pago debe procesarse dentro de 1 a 2 días hábiles. ¿Algo más en lo que pueda ayudarte?
Persona que llama: No, eso es todo.
Agente Virtual: Gracias. Qué tengas un lindo día.
Resumen de la solución
Revisemos la arquitectura general de la solución (consulte el siguiente diagrama):
- Utilizamos un bot de Amazon Lex integrado con un Amazon conectar flujo de contacto para brindar la experiencia conversacional
- Definimos el vocabulario personalizado para el idioma inglés (GB) agregando palabras como "CapitaRise", "HELOC" y "refi", junto con pesos
- Después de autenticar a la persona que llama, el control se pasa al bot para realizar transacciones (por ejemplo, para procesar el pago)
El archivo de vocabulario personalizado es una lista de valores separados por tabulaciones que contienen la frase para reconocer y un peso para dar el impulso. Es más probable que se utilicen frases con un valor de realce más alto cuando aparecen en la entrada de audio.
Implemente el bot de Amazon Lex de muestra
Para crear el bot de muestra y configurar el vocabulario personalizado, realice los siguientes pasos. Esto crea un bot de Amazon Lex calledFinanceBot
, con intenciones PersonalLoan
, BusinessLoan
, InterestRateRefinancing
, InterestRateCredit
, Payment
, Welcome
y Goodbye
, así como dos tipos de tragamonedas (accountNumber
y confirmationSlot
).
- Descargue nuestra Bot de Amazon Lex.
- En la consola de Amazon Lex, elija Acciones, Importa.
- Elija el archivo FinanceBot.zip que descargó y elija Importa.
- En Permisos de gestión de identidades y accesos sección, para Rol de tiempo de ejecución, escoger Cree un nuevo rol con permisos básicos de Amazon Lex.
- En la consola de Amazon Lex, navegue hasta el bot
FinanceBot
. - Descarga el archivo .zip con las frases que quieras añadir al vocabulario personalizado.
- En la página de detalles del bot, en el Agregar idiomas sección, elija Ver idiomas.
- De la lista de idiomas, seleccione Inglés (GB).
- En Vocabulario personalizado sección, elija Importa.
- Busque el archivo que desea importar, ingrese una contraseña si es necesario y luego elija Importa.
- Elige Construcción.
- Descarga el soporte Código AWS Lambda.
- En la consola Lambda, cree una nueva función y seleccione Autor desde cero.
- Nombre de la función¸ entrar
FinanceBotEnglish
. - Runtime, escoger 3.8 Python.
- Elige Crear función.
- En Código fuente sección, abierto
lambda_function.py
y elimine el código existente. - Descarga el código y ábrelo en un editor de texto.
- Copie y pegue el código en la pestaña lambda_function.py vacía.
- Elige Despliegue.
- En la consola de Amazon Lex y abra
FinanceBot
. - Elige Despliegue y luego Alias (XNUMX %)
TestBotAlias
. - En Alias página, en el Idiomas sección, navegue hasta Inglés (GB).
- Fuente, seleccione
FinanceBotEnglish
. - Versión Lambda o alias, introduzca
$LATEST
. - En la consola de Amazon Connect, elija Flujos de contacto.
- Descargue nuestra flujo de contacto para integrarse con el bot de Amazon Lex.
- En la sección Amazon Lex, seleccione su bot de Amazon Lex y hágalo disponible para su uso en los flujos de contacto de Amazon Connect.
- Seleccione el flujo de contacto para cargarlo en la aplicación.
- Asegúrese de que el bot correcto esté configurado en el bloque "Obtener información del cliente".
- Elija una cola en el bloque "Establecer cola de trabajo".
- Agregue un número de teléfono al flujo de contacto.
- Pruebe el flujo de IVR llamando al número de teléfono.
Prueba la solución
Puede llamar al número de teléfono de Amazon Connect e interactuar con el bot.
Conclusión
El vocabulario personalizado permite un reconocimiento mejorado de palabras específicas de dominio y nombres de marcas para la modalidad de voz. Puede definir fácilmente el vocabulario personalizado para su bot de Amazon Lex y ampliarlo a la definición de bot. Con un reconocimiento mejorado, puede habilitar conversaciones más efectivas en un conjunto más amplio de casos de uso. Puede configurar un vocabulario personalizado mediante la consola de Amazon Lex V2 o mediante la API. La capacidad está disponible para inglés (EE. UU.) e inglés (GB) en todos Regiones de AWS donde opera Amazon Lex. Para obtener más información, consulte Vocabulario personalizado documentación.
Acerca de los autores
kai loreck es un consultor de servicios profesionales de Amazon Connect. Trabaja en el diseño e implementación de soluciones escalables de experiencia del cliente. En su tiempo libre, se le puede encontrar practicando deportes, haciendo snowboard o haciendo senderismo en las montañas.
Anubhav Mishra es gerente de producto en AWS. Dedica su tiempo a comprender a los clientes y diseñar experiencias de productos para abordar sus desafíos comerciales.
Mebz qazi es un consultor sénior que trabaja en proyectos globales para AWS. Disfruta mucho trabajar en innovación tecnológica en lenguaje natural y AI/ML.
Sravan Bodapati es Gerente de Ciencias Aplicadas en AWS Lex. Se centra en la creación de soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático de vanguardia para los clientes de AWS en el espacio ASR y NLP. En su tiempo libre, le gusta caminar, aprender economía, ver programas de televisión y pasar tiempo con su familia.
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- Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. ACCESO LIBRE.
- CriptoHawk. Radar de altcoins. Prueba gratis.
- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-custom-vocabulary-in-amazon-lex-to-enhance-speech-recognition/
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