Intentions

Lorsque votre modèle reçoit une entrée de l’utilisateur, il utilise une intention pour effectuer une action système. Par exemple, un utilisateur saisit J’ai un problème critique avec un ordinateur portable lent. Le modèle fait correspondre l’entrée d’énoncé à l' #TroubleshootSlowComputer d’intention. Si l’intention est liée à une Agent virtuel rubrique, elle déclenche d’autres actions.

Les intentions contiennent des énoncés de formation ou des exemples d’entrées de l’utilisateur qui déclencheraient l’action du système. Fournissez des énoncés réalistes que le modèle peut rencontrer de la part de vos utilisateurs. La qualité des énoncés de formation affecte la précision de votre modèle.

Pour plus d'informations, consultez Intentions NLU.

Entités

Vos intentions utilisent des entités pour fournir un contexte supplémentaire au modèle lors de la réception d’entrées. Dans l’exemple de l’ordinateur, l’ordinateur portable est l’entité ou l’objet de l’action.

Les entités NLU se répartissent en deux catégories : définies par le système et définies par l’utilisateur. Les entités système telles que DATE, TIME et LOCATION sont disponibles par défaut dans votre instance. Vous pouvez créer vos propres entités définies par l’utilisateur pour fournir des associations et une signification supplémentaires pour vos besoins professionnels.

Toutes les entités sont réutilisables dans d’autres modèles NLU. Toutefois, vous devez les ajouter à un énoncé de formation pour chaque modèle afin de les utiliser.

Pour plus d'informations, consultez Entités NLU.

Vocabulaire

L’entrée de vos utilisateurs peut contenir une grande variété de mots et d’expressions. En outre, votre modèle peut ne pas comprendre certains termes utilisés dans des domaines spécialisés ou des domaines commerciaux.

Pour améliorer la capacité de votre modèle à comprendre un large éventail d’entrées utilisateur, vous pouvez définir des synonymes en créant des éléments de vocabulaire.

Par exemple, votre modèle inclut une entité pour le terme ordinateur. Lorsqu’un utilisateur tape « J’ai besoin d’un nouvel ordinateur », le modèle sait comment répondre. Toutefois, si un utilisateur saisit un ordinateur portable ou une station de travail, le modèle peut ne pas prédire l’intention. Vous pouvez ajouter du vocabulaire au modèle pour l’entraîner à comprendre les synonymes et les variantes.

Vous pouvez également utiliser des tables et des listes comme sources de vocabulaire. Vos modèles peuvent rechercher les sources de vocabulaire lors de la prédiction des intentions.

Pour plus d'informations, consultez Vocabulaire NLU.

Jeu de tests

Votre modèle contient un jeu de tests par défaut que vous pouvez utiliser pour évaluer les performances du modèle. Initialement, le jeu de tests est vide, prêt à être renseigné avec votre contenu. Ajoutez des énoncés de test et leurs intentions attendues pour créer le jeu de tests.

Pour plus d'informations, consultez Création et gestion de jeux de tests.

Panneau de test

Accédez au panneau de test en cliquant sur Former le modèle ou Essayer le modèle dans la phase Créer et former votre modèle . La formation intègre du nouveau contenu dans votre modèle. Avec le modèle Try, vous pouvez saisir manuellement des énoncés individuels pour tester les intentions que le modèle prédit pour eux.

Pour plus d'informations, consultez Former et essayer votre modèle NLU.

Vous pouvez également utiliser le panneau de test pour fournir des commentaires sur les prédictions de votre modèle. Vos commentaires permettent d’améliorer la prédiction d’intention. Consultez Commentaires du panneau de test.

Paramètres

Utilisez l’onglet Settings (Paramètres ) pour modifier le nom, la description brève et le seuil de confiance du modèle. Vous ne pouvez pas modifier la langue ou l’objectif du modèle.

Pour plus d’informations sur le seuil de confiance, reportez-vous à la section Tester et publier votre modèle. Pour plus d’informations sur les paramètres, reportez-vous à la section Paramètres du modèle NLU.