In unserer „Einfach Erklärt“-Reihe entschlüsseln wir die komplexen Technologien, die unsere KI, Aplysia, antreiben. In diesem Artikel beleuchten wir die Verhaltensanalyse, ihre Rolle innerhalb der HiJiffy-Lösung und wie sie für maximale Wirkung genutzt wird.

Verhaltensanalyse

Verhaltensanalyse zu verstehen bedeutet, sich darauf zu konzentrieren, wie Menschen handeln und interagieren. Durch die Analyse von Daten erkennen wir Muster und identifizieren ungewöhnliche Verhaltensweisen. So wenden wir dies in unserer Lösung an:

• Tonklassifizierung: Wir kategorisieren den Kommunikationsstil des Nutzers, um seinen Ton besser zu verstehen.
• FAQs Einblicke: Wir gewinnen wertvolle Einblicke in häufig gestellte Fragen, um Antwortstrategien zu verbessern.

Tonklassifizierung

Nehmen wir Instagram als Beispiel. Bei Instagram Stories sind die meisten Antworten Emojis oder kurze Kommentare, aber auch Anfragen und Nachfragen kommen häufig vor. Indem wir den Zweck jeder Nachricht identifizieren, können wir effektiv antworten.

Das Verständnis eines Satzes umfasst mehr als nur seine Struktur; Kontext, Ton und kulturelle Normen sind entscheidend. Wir nutzen Tonklassifikation, um diese Komplexitäten zu interpretieren und klare Kommunikation zu gewährleisten.

Im Allgemeinen können Sätze in vier Kategorien unterteilt werden:

1. Deklarativ: Eine Aussage machen oder eine Meinung ausdrücken. Sie liefern Informationen und enden mit einem Punkt.
   • „Ich habe ein Zimmer für drei Nächte gebucht.“
   • „Die Aussicht aus meinem Fenster ist atemberaubend.“
   • „Das Personal war sehr freundlich.“
     
     
2. Interrogativ: Das Stellen einer Frage, die in der Regel mit einem Fragezeichen endet. Im Englischen beginnen sie oft mit Fragewörtern wie „who“ (wer), „what“ (was), „where“ (wo), „when“ (wann), „why“ (warum) und „how“ (wie) oder mit Hilfsverben wie „do“, „does“, „did“, „is“, „are“ und „can“.
   • „Wann ist Check-out?“
   • „Haben Sie noch freie Zimmer für heute Abend?“
   • „Gibt es im Hotel einen Fitnessraum?“
     
     
3. Imperativ: Einen Befehl geben, eine Bitte äußern oder eine Einladung aussprechen. Sie enden normalerweise mit einem Punkt, können aber zur Betonung auch mit einem Ausrufezeichen enden. Das Subjekt wird oft implizit als „du“ angenommen.
   • „Bitte schicken Sie mir zusätzliche Handtücher auf mein Zimmer.“
   • „Stellen Sie die Klimaanlage ab.“
   • „Bestellen Sie ein Taxi für 8 Uhr morgens.“
     
     
4. Ausrufend: Drückt starke Emotion oder Begeisterung aus und endet typischerweise mit einem Ausrufezeichen.
   • „Dieses Hotel ist fantastisch!“
   • „Ich kann nicht glauben, wie bequem die Betten sind!“
   • „Was für eine fantastische Erfahrung!“
     
     

Unser Ziel ist es, Anfragen und Fragen zu identifizieren, die an Aplysia weitergeleitet werden sollen. Dazu konzentrieren wir uns auf imperative, deklarative (einschließlich ausrufende) und interrogative Satztypen.

Um dies zu erreichen, verwenden wir Vektoreinbettungen, die hochdimensionale Darstellungen von Text sind und die semantische Bedeutung und den Kontext von Wörtern und Phrasen erfassen. Diese Einbettungen ermöglichen es uns, eine nuancierte Intent-Klassifikation durchzuführen, indem wir die zugrunde liegende Bedeutung von Sätzen analysieren, anstatt nur deren Oberflächenstruktur.

Unser hochentwickeltes internes Einbettungsmodell wurde entwickelt, um jeden neuen Satz zu klassifizieren, indem es ihn mit bekannten Satztypen vergleicht und sicherstellt, dass er dem am besten passenden Typ zugeordnet wird. Dieser Prozess hilft dabei, die Absicht des Nutzers genauer und effizienter zu verstehen.

Abbildung: Vektor-Einbettungen. Ähnliche Sätze liegen näher beieinander im Vektorraum, wodurch sie leicht mit neuen verglichen werden können.

FAQ Einblicke

Jede Chatbot-Antwort bietet den Nutzern die Möglichkeit, Feedback mit einem Daumen hoch oder runter zu geben. Nutzer geben Feedback, indem sie entweder 👍 oder 👎 auswählen.

Negatives Feedback zeigt auf, wo Verbesserungen erforderlich sind. Es wird in folgende Kategorien unterteilt:

• „Keine Informationen“: Fragen, die der Chatbot aufgrund fehlender Informationen in seiner Wissensdatenbank nicht beantworten konnte.
• „Benutzerfeedback“: Beschreibungen von Problemen, die von Benutzern verfasst wurden.

Feedback-Einblicke helfen Hoteliers, die dringendsten Informationen schnell zu erkennen und ähnliche Beschwerden zu vermeiden. Indem sie sich auf die Themen konzentrieren, die häufig zu negativem Feedback führen, können Mitarbeiter Verbesserungen vornehmen, die sowohl dem Hotel als auch seinen Gästen zugutekommen.

Jede Frage enthält verwandte Themen, die zur Erstellung der Antwort verwendet wurden, und zeigt auf, wo Informationen fehlen könnten. Wir haben diese Fragen und ihre Themen aufgelistet und einen direkten Link hinzugefügt, um Ihnen bei der Verbesserung der zugehörigen FAQ zu helfen.

Erfahren Sie mehr über unsere KI

Wenn Sie mehr über die verschiedenen Technologien erfahren möchten, die in Aplysia genutzt werden, besuchen Sie den Abschnitt auf unserer Website über unsere künstliche Intelligenz, folgen Sie HiJiffy auf LinkedIn und abonnieren Sie unseren Newsletter im Footer.

Quellen

Dieser Artikel basiert auf technischen Beiträgen von Eduardo Machado und Vanda Azevedo aus dem AI-Team von HiJiffy.