您会看到，该公司在其网站上实现了一个简单的常见问题聊天机器人，现在大多数客户的疑问都由该机器人回答。
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我们现在都知道客户服务聊天机器人在自动化客户支持方面有多大帮助，而 2022 年，越来越多的聊天机器人玩家将增加他 WhatsApp数据 们的产品。这些玩家正在使聊天机器人的功能多样化，并将该技术推向极限。
让我们看看聊天机器人在 2023 年是如何发展的，以及 2024 年及以后的发展趋势：
1.自然语言处理的进步：
不可否认的是，聊天机器人在 2024 年变得更加智能，各种规模的聊天机器人构建者都充分利用了 NLP 功能。如今，聊天机器人对人类语言的理解能力有所提高，并且不断发展的聊天机器人接受了越来越多的训练。
GPT-3 和其他 Transformer 的崛起
2022 年发生的一个有趣的发展是生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) 的兴起。GPT-3 是其他机器学习模型，它们能够从头开始创建整篇文章。这些 Transformer 的与众不同之处在于，它们更有能力理解对话发生的背景。
机器理解对话上下文的能力非常重要。这是因为客户不再需要向聊天机器人重复自己的话。2022 年的重点是 Transformer 的双向编码器表示 (BERT) 和学习模型的嵌入 (ElMO)。这些 Transformer 已经接受了大量数据的训练。
随着这些转换器的功能越来越强大
人们可以预期现代聊天机器人的 NLP 能力将突飞猛进。
c. NLP 监控社交媒体和虚假新闻
情绪分析是 2022 年最流行的术语。这要归功于越来越多的客户上网表达自己的意见。随着品牌越来越意识到负面宣传，NLP 的任务就是检测和转移差评。
社交媒体监控将使公司更好地了解客户对其品牌的真实感受。它们还可以帮助衡量新营销活动的有效性，并确定吸引 Instagram 粉丝的策略，从而提升在线影响力。
遏制虚假新闻是 NLP 应用的另一个关注领域。根据这份报告，先进的 NLP Transformer 已经开始打击虚假新闻，尤其是在 COVID-19 疫情期间。在当今 活动结果的定性测量 信息像野火一样传播的时代，虚假信息会导致很多不适。使用 NLP是好人对抗坏人的工具。
d.监督和无监督机器学习
在监督学习中，机器在程序员的监 AQB 目录 督下学习。它可以在标记数据集的帮助下做出准确的预测。例如，如果我们包含橙子和苹果图像的数据集，机器就会在颜色、形状和大小的帮助下进行学习。
现在，当你将一个没有标签的橙子新图像插入机器时，机器可以使用过去的数据准确预测它实际上是一个橙子。
在无监督学习中，机器使用未标记的数据并自行学习。机器试图找到一种模式并据此对数据进行分类。人们可以将这种无监督学习进一步分为聚类和关联。这两种技术都有实际应用，例如市场篮子分析和识别事故多发区域。
2022 年，Meta 等公司利用机器学习来投放个性化广告。他们还可以根据您在社交网络上的活动向您推荐好友。
2.语音助手的进步
根据 Insider Intelligence 的报告，语音助手 2022 年美国有 1.252 亿人使用语音助手，88% 的语音助手用户将在智能手机上使用语音助手。得益于谷歌和亚马逊等公司的进步，语音助手在 2022 年将继续发展。
语音助手的进步包括回声消除和波束形成等技术，以及嵌入式设备中的更多 NLU 功能。这将使需要免提通信和信息检索的工作人员更加高效。例如，机场或制造业的工作人员。
语音助手也在 2022 年进入支付领域，语音将成为请求和接收付款的主要输入源。客户将越来越习惯使用语音助手进行付款，2022 年将有越来越多的电子商务平台采用这项技术。
a.与智能家居设备集成
国际消费者协会和互联网协会联合进行的一项调查显示，70%的房主拥有智能设备，例如智能家电、游戏机或健身设备。
随着 2022 年语音连接设备数量的增加，支持这些设备的技术也变得越来越复杂。2022 年，Apple 发布了
根据MarketsandMarkets 的报告，2020 年全球智能音箱市场规模为 46 亿美元，预计到 2025 年将达到 117.9 亿美元，预测期内复合年增长率为 19.7%。此外，Juniper Research 的研究估计，到 2020 年，智能音箱用户数量将达到 2.25 亿，到 2022 年，55% 的家庭将拥有智能音箱。
这些虚拟助手越来越受欢迎的原因是它们很容易与我们的家用设备集成。随着越来越多的这些设备变得“智能”，我们自然希望能够轻松地控制它们，尤其是通过语音。虚拟助手是一个完美的选择，让我们能够控制从恒温器到灯光甚至电视的一切。
