Conversation Learner とはWhat is Conversation Learner?

Conversation Learner を使用して、対話例から学習する対話型インターフェイスを構築して学習させることができます。Conversation Learner enables you to build and teach conversational interfaces that learn from example interactions.

従来のアプローチとは異なり、Conversation Learner は、対話の始めから終わりまで、その文脈を考慮して応答を向上させることで、説得力のあるユーザー エクスペリエンスを提供します。Unlike traditional approaches, Conversation Learner considers the end-to-end context of a dialogue to improve responses and deliver more compelling user experiences. タスク志向の幅広い使用例にわたって、Conversation Learner は、舞台裏で機械学習を適用して、ボットとインテリジェント エージェントがユーザーをいらつかせる可能性を減らし、追加のカスタマー サービス コストを負担し、より直観的に対話できるようにします。Spanning a broad set of task-oriented use cases, Conversation Learner applies machine learning behind the scenes to make bots and intelligent agents less likely to frustrate users, incur additional customer service costs, and more intuitive to interact with.

最初に、開発者は、模倣する典型的な対話を入力します。To get started, the developer enters prototypical dialogs they want to imitate. 対話が入力されるにつれて、モデルは継続的に更新され、開発者は、モデルがどの程度一般化されているかを確認できます。As more dialogs are entered, the model is continuously updated, and developer can see how well the model is generalizing. モデルが十分に機能したら、ボットをエンドユーザーに展開できます。Once the model is working well, the bot can be deployed to end users. Conversation Learner はユーザーとの対話を記録し、開発者はそれらをレビューできます。Conversation Learner logs conversations with users, and the developer can review them. 誤りが見つかった場合、開発者はその場で修正を行うことができ、モデルはすぐに再トレーニングされ、使用可能になります。If mistakes are spotted, the developer can make an on-the-spot correction, and the model is retrained and available for use immediately.

このアプローチにより、対話制御ロジックの手動でのコーディングが減少し、事業主やドメイン エキスパートが、機械学習の知識を事前に習得することなく、対話型インターフェイスに貢献できます。This approach reduces manual coding of dialogue control logic and enables business owners or domain experts to contribute to a conversational interface without prior machine learning knowledge. Conversation Learner は、ボット、スマート デバイス、またはインテリジェント エージェントの一部として展開される場合でも、新しいスキル、反応、または能力を迅速に反復して、それらの品質をすぐに改善できます。Whether it’s deployed as part of a bot, smart device, or intelligent agent, Conversation Learner can rapidly iterate new skills, behaviors, or competencies and quickly improve their quality.

Conversation Learner は、開発者が製品を市場に出すまでの時間を短縮できるようにし、Microsoft Bot Framework を通した、または独自のインフラストラクチャを使用するスタンドアロンでの複数の会話チャネルでの対話の成功を推進します。Conversation Learner empowers developers to increase speed-to-market and drive successful dialogues across multiple conversational channels through the Microsoft Bot Framework, or standalone using their own infrastructure.

まとめとハイライト:Summary and highlights:

  • Conversation Learner は、タスク試行ボットを構築するための AI ファーストの方法です。Conversation Learner is an AI-first way of building task-oriented bots.

  • それは、エンドツーエンドの再帰型ニューラル ネットワーク (LSTM) に依存し、複数の会話例から直接学習します。It relies on an end-to-end recurrent neural network (LSTM), and learns directly from multi-turn examples of conversations.

  • デザイナー、開発者、ビジネス ユーザー、およびコール センターの勤務者が、ボットを構築して管理できます。Enables designers, developers, business users, and call center workers to build and maintain bots.

  • ビジネス ルールと常識をコードで表現する能力を備えています。Provides the ability to express business rules and common sense in code.

  • 学習セッション中は、ニューラル ネットワーク モデルを使用して、会話の中で次に予期されるアクションのセットにスコアを付けます。During teaching sessions, the neural network model is used to score the next set of expected actions in the conversation. ボット開発者は、適切なアクションを選択し、適切な応答を提供するようにネットワークをトレーニングします。The bot developer can then select the correct action, and train the network to provide the proper response.

  • トレーニングが完了したら、開発者は、ユーザーとの対話のログを使用して、ボットの応答を修正し、モデルを再トレーニングできます。After training is complete, the developer can use the log dialogs from the user interactions to make corrections to bot responses and retrain the model.

  • ドメイン固有のサード パーティの API を呼び出して、タスクを完了できます。Can call domain-specific and third-party APIs to complete tasks.