# Подготовка данных для обучения чатботов: анализ патентов на обработку естественного языка В настоящее время большинство компаний не могут предоставить удовлетворительные услуги своим клиентам из-за нехватки персонала и инфраструктуры в отделе обслуживания клиентов. В дополнение к этому мы внедряем чат-ботов для улучшения качества обслуживания клиентов. Source: https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/864755 ГЛАВНАЯ / Новости и аналитика Новости и аналитика Подготовка данных для обучения чатботов: анализ патентов на обработку естественного языка В настоящее время большинство компаний не могут предоставить удовлетворительные услуги своим клиентам из-за нехватки персонала и инфраструктуры в отделе обслуживания клиентов. В дополнение к этому мы внедряем чат-ботов для улучшения качества обслуживания клиентов. ИИ и программное обеспечение Опубликовано: 2023.06.12 IPLEX Время чтения: 3 мин. В настоящее время большинство компаний не могут предоставить удовлетворительные услуги своим клиентам из-за нехватки персонала и инфраструктуры в отделе обслуживания клиентов. В дополнение к этому мы внедряем чат-ботов для улучшения качества обслуживания клиентов. С появлением чат-ботов существует множество компаний, которые хотят быстро реагировать, 24 часа в то же время, что и сокращать количество людей, необходимых для реагирования на запросы клиентов. Например, если AT&T вызывает CS, он говорит боту ответить. Однако эти чат-боты — это не просто сервис, который может быть реализован путем установки нескольких строк кода или предоставления API. Внедрение чат-ботов некоторыми компаниями требует обработки данных поддержки клиентов, а не только интеграции услуг, в данные, необходимые для изучения модуля ИИ чат-ботов. В этой статье мы расскажем о патенте, связанном с тем, как обрабатывать данные обучения, необходимые для изучения модуля ИИ чат-ботов. [запатентовано] Если нажать на изображение, то можно увидеть регистрационный патент. Данный патент связан с методом увеличения обучающих данных модуля чатбота. Для обучения чат-бота обычно необходимы наборы вопросов и соответствующих ответов, то есть данные о том, какой ответ должен следовать на каждый вопрос. Однако такие пары не всегда доступны в нужном количестве. Это та же проблема недостаточного объёма данных, которая возникает при обучении с учителем. Таким образом, для увеличения данных анализируются данные реальных вопросов для получения аналогичных утверждений вопросов с тем же значением и используются в качестве данных обучения для чат-ботов. В частности, если у вас уже есть три вопроса и три ответа для увеличения объема данных, патент гласит, что если у вас есть набор вопросов, который использует обработку естественного языка для понимания смысла предложения, вы можете генерировать другой тон вопросов с тем же намерением и генерировать набор данных с несколькими вопросами и одним ответом. Если вы добавите данные в шаблон, произойдет тот же эффект. Во-первых, даже если при создании чат-бота очень мало данных вопросов-ответов для этого домена, количество данных, которые могут достаточно запускать модуль ИИ чат-бота, может быть сгенерировано специально для домена. И поскольку данные, предоставленные клиентом на основе слова и сходства фразы, могут быть сгенерированы в кластер из нескольких предложений одного и того же значения, если клиент, который хочет разработать чат-бот, является стартапом, он может решить проблему, что объем данных у него очень низкий. Кроме того, очень немногие наборы данных могут дать значимые результаты, и даже небольшое количество тестирования может максимизировать результаты. Это минимизирует предварительную обработку и устраняет необходимость для клиентов маркировать каждый новый вопрос, уменьшая нагрузку как на компанию, так и на клиента. Прочитать корейский оригинал Материал отражает ситуацию на дату публикации. Обратитесь в IPLEX, чтобы обсудить обстоятельства вашего дела. Обсудить этот вопрос ↗ Все статьи ОБРАТИТЕСЬ В IPLEX Обсудите с нами вопросы интеллектуальной собственности Мы рассматриваем ваши технологические и бизнес-потребности вместе. ↗ Связаться с нами Новее Предотвращение переобучения в медицинской визуализации ИИ: патентный анализ VUNO ↗ Ранее Понимание ограничений моделей GAN ↗ Материалы по теме ИИ и программное обеспечение 2026.10.01 FiX: избирательное забывание признаков в softmax-внимании Патентный поверенный Ким Ёндок рассматривает векторные затворы FiX, устойчивость вычислений и страничный кэш, отделяя результаты экспериментов от открытых вопросов. ↗ Читать статью ИИ и программное обеспечение 2026.09.30 MHAR: выбор информации из предыдущих слоёв по подпространствам признаков Корейский патентный поверенный Ким Ёндок разбирает Multi-Head Attention Residuals: маршрутизацию по глубине, результаты экспериментов, затраты реализации и технические эффекты. ↗ Читать статью ИИ и программное обеспечение 2026.09.28 Колонка в AI Times: как ИИ учится работать с компьютером — анализ патента на обучение агентов В новой колонке для AI Times управляющий партнёр IPLEX Ким Ёндок рассматривает Claude Computer Use и обучение ИИ-агентов на примере патента США № 12 585 862. ↗ Читать статью - https://www.iplexlaw.co.kr/ru - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/category/ai - https://drive.google.com/file/d/17ZPRnXK3pvEbzayiO-5pchD7QIJya8mK/view - https://www.iplexlaw.co.kr/forum/view/864755 - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/contact - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/865384 - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/862036 - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/fix-fine-grained-forgetting-attention - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/mhar-multi-head-attention-residuals - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/claude-computer-use-agent-patent - https://www.iplexlaw.co.kr/ru/blog/claude-computer-use-agent-patent