Résoudre les Compréhension du langage naturel problèmes de détection de rubrique (NLU)

Rversion finale: Washingtondc

Mis à jour 1 févr. 2024

12 minutes de lecture

Si une intention n’est pas choisie au moment prévu, vous pouvez résoudre les erreurs de prédiction NLU.

Conseils de dépannage rapide

Si un n’est Agent virtuel pas détecté, vérifiez les points suivants :

Le NLU est-il activé pour la langue de la session ?

Activez la langue dans Compréhension du langage naturel les paramètres (NLU) pour Agent virtuel. Pour plus de détails, voir Activer les langues NLU dans Agent virtuel les paramètres.

Le modèle NLU est-il formé et publié pour la langue de la session ?

Votre rubrique n’utilise peut-être pas les dernières modifications apportées à votre modèle. Pour ServiceNow® NLU, consultez Entraîner et essayer votre modèle NLU et Publier une Agent virtuel rubrique.

La rubrique est-elle Agent virtuel publiée, détectable et liée à un modèle et une intention NLU publiés pour la langue de la session ?

La rubrique doit être liée à un modèle et une intention uniques pour une langue donnée. Assurez-vous qu’il n’y a pas d’intentions en double liées à d’autres rubriques. Assurez-vous que la rubrique, le modèle et l’intention se trouvent dans le même domaine. Pour plus d'informations, consultez Publier une Agent virtuel rubrique.

Existe-t-il des rôles ou des conditions spécifiés pour la Agent virtuel rubrique dans l’onglet Propriétés de Agent virtuel Designer ?

Si la rubrique n’est affichée que pour certains rôles ou pour certaines conditions, cela peut entraver la découverte de rubriques. Pour plus de détails, voir Onglet Propriétés de la rubrique.

Pourquoi avez-vous Agent virtuel découvert mon sujet en espagnol mais pas en français ?

Plusieurs possibilités s’offrent à vous :

Toutes les langues ne sont pas prises en charge par tous les fournisseurs NLU. Pour plus de détails, voir Prise en charge de la langue pour NLU les services.
Toutes les rubriques ne sont pas liées à un modèle et à une intention NLU spécifiques à la langue.
Par exemple, la rubrique A peut être mappée comme suit :
- Lié au modèle A et à l’intention A pour l’anglais
- Lié au modèle A et à l’intention A pour l’espagnol
- NON lié à un modèle ou à une intention pour Français
Dans ce scénario, créez un modèle et une intention en langue française pour la rubrique. Pour plus d’informations, consultez Gestion des modèles multilingues.

Pourquoi une variable de rubrique ne remplissait-elle PAS l’emplacement ?

Vérifiez les points suivants :

Le nœud d’entrée utilisateur de la rubrique n’a pas été configuré avec une entité associée. Utilisez la propriété d’entité NLU pour le nœud dans Concepteur d'agent virtuel.
Le résultat de prédiction contenait une entité NLU avec un score de confiance inférieur au seuil de confiance configuré.
La valeur de l’entité NLU pour le nœud n’était pas valide. Par exemple, vous ne pouvez pas appliquer le mot « rouge » à un type d’entité Date/Heure.

Testez la détection à partir de la rubrique.

Effectuez l'une des actions suivantes :

Sur la page Rubriques disponibles, sélectionnez Tester les rubriques actives. Saisissez votre énoncé et observez l’onglet Analyser les phrases de test .
Ouvrez la rubrique dans Concepteur d'agent virtuel, puis sélectionnez Tester. Dans la fenêtre Test, cochez la case Inclure la découverte de rubriques . Saisissez votre énoncé et observez l’onglet Analyser les phrases de test .

Pour plus de détails, voir Test NLU/ rubriques de mots clés. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de la détection des rubriques, reportez-vous à Compréhension du langage naturel Logique de détection de rubrique dans Agent virtuel.

Est-ce que « Configuration de la rubrique » est la rubrique en question ?

Si c’est le cas, il doit être configuré dans Interfaces conversationnelles les paramètres de messagerie instantanée pour qu’il soit détecté. Pour plus de détails, voir Configurer une expérience de Agent virtuel messagerie instantanée.

Questions ou problèmes liés au changement de rubrique en cours de route.

Pourquoi la conversation est-elle revenue à la rubrique A après être Agent virtuel passée à la rubrique B ?: L’attribut Reprendre le flux de rubrique après le changement de rubrique est activé sur la rubrique. Vous pouvez trouver ce commutateur dans l’onglet Propriétés sous Propriétés avancées > Supplémentaire.
Pourquoi la conversation n’est-elle PAS revenue au sujet A après Agent virtuel être passée au sujet B ?: L’attribut Reprendre le flux de rubrique après un changement de rubrique est désactivé sur la rubrique. Vous pouvez trouver ce commutateur dans l’onglet Propriétés sous Propriétés avancées > Supplémentaire.
S’il Agent virtuel ne trouve pas d’intention, utilisera-t-il une recherche par mot clé en cours de rubrique ?: N°
Les variables de la rubrique A sont-elles disponibles pour la rubrique B après le changement ?: N°
Les variables de la rubrique B sont-elles disponibles pour la rubrique A lorsque la rubrique A reprend ?: N°

Pour un dépannage supplémentaire, vérifiez les informations dans les tables suivantes.

Vérifier les informations de prédiction NLU dans les tables NLU ouvertes

Lors de l’examen ou du débogage de rubriques qui utilisent Compréhension du langage naturel (NLU), vous pouvez utiliser différentes tables Ouvrir NLU pour afficher les résultats de prédiction NLU pour vos rubriques. Par exemple, les tables Ouvrir les commentaires d’intention de prédiction NLU et Ouvrir les commentaires d’entité de prédiction NLU fournissent des informations détaillées sur le traitement NLU effectué par les applications (telles que Agent virtuel) pour déterminer l’intention et les entités de rubrique (remplissage d’emplacement).

Ouvrir la table Commentaires d’intention de prédiction NLU

La table Ouvrir les commentaires d’intention de prédiction NLU [open_nlu_predict_intent_feedback] montre le traitement d’intention qu’une application (dans ce cas Agent virtuel) effectue en réponse à un résultat de prédiction d’intention NLU. L’objectif Agent virtuel est de mapper une intention NLU prédite à une Agent virtuel rubrique. Chaque fois qu’une Agent virtuel rubrique est suggérée, un enregistrement du résultat de prédiction est ajouté à cette table. Si Agent virtuel aucune rubrique n’est trouvée, aucune prédiction ne se produit et un enregistrement marqué Skipped est ajouté à cette table.

Pour afficher la table, accédez à Toutes, puis saisissez open_nlu_predict_intent_feedback.list dans le filtre de navigation.

Tableau 1. Champs clés dans la table Ouvrir des commentaires d’intention de prédiction NLU
Champ	Description
Application	Application utilisant NLU. Par exemple : VA (Agent virtuel).
Document d'application	sys_id de l’enregistrement d’application. Par exemple : sys_cs_topic.sys_id.
Table de documents d’application	Table de l’enregistrement d’application. Par exemple : sys_cs_topic (table Rubriques).
Sélectionné automatiquement	Booléen indiquant si le système a détecté une seule intention au-dessus du seuil de prédiction et si l’application a donc choisi d’exécuter la rubrique qui correspondait à la même intention : true ou false.
Intention actuelle	Intention NLU utilisée par l’application lors de la soumission de la prédiction NLU. Ce champ peut être vide (vide). Par exemple, une intention utilisée dans l’application Agent virtuel pourrait être Change password.
Domaine	Le domaine de l’intention. Par exemple, Global ou ITSM.
Nom d'affichage du modèle externe	Nom du modèle NLU externe. Par exemple, le nom de l’application IBM Watson Assistant NLU.
Élément responsable de la commutation d'intention	Nom de la rubrique d’origine qui invite l’utilisateur à confirmer. Il existe deux scénarios possibles pour les valeurs de cette colonne : L’utilisateur est invité à confirmer la correspondance d’intention initiale pour son énoncé (Demander à l’utilisateur si VA de rubrique choisi est correct , le commutateur est activé dans les paramètres NLU). Si l’utilisateur est invité à faire un énoncé initial, cette valeur peut être la rubrique Salutations. Si la valeur est empty, soit l’utilisateur n’a pas été invité à indiquer la correspondance initiale, soit il a rejeté l’intention de rubrique initialement mise en correspondance. L’utilisateur est invité à confirmer un changement d’intention en cours de rubrique (demander à l’utilisateur si la rubrique de commutation est correcte ; le commutateur est activé dans les paramètres NLU). Si l’utilisateur est invité à changer en cours de rubrique, cette valeur correspond au nom de la rubrique qu’il consultait au moment du changement. Remarque : Les tâches système peuvent également s’afficher ici, ce que vous pouvez ignorer. Par exemple : __silent_TerminateGoal_a3817a5f7ca7439b8.
Tâche actuelle de l'élément responsable de la commutation d'intention	Nom de la tâche (nœud) à partir de laquelle l’utilisateur bascule. Remarque : Les tâches système peuvent également s’afficher ici, ce que vous pouvez ignorer. Par exemple : __silent_TerminateGoal_a3817a5f7ca7439b8.
Mappé	Booléen indiquant si l’application (Agent virtuel) a considéré que la prédiction était utilisable en faisant correspondre l’intention à une rubrique disponible : true ou false.
Nom d'affichage du modèle	Nom du ServiceNow modèle NLU.
ID de modèle	ID du modèle NLU pour lequel la prédiction a été soumise.
Nom du modèle	Nom du modèle NLU pour lequel la prédiction a été soumise.
Résultat de la détection de rubrique NLU	Résultat de prédiction pour l’énoncé initial dans une conversation dans le cadre de la découverte de rubriques : Secours Recherche IA : aucune prédiction n’a été faite. Recherche IA a été utilisé comme solution de repli. Correct : une seule prédiction a été faite. L’utilisateur a confirmé que la rubrique était correcte. Correct parmi plusieurs : plusieurs prédictions ont été effectuées. Ce résultat indique que l’utilisateur a sélectionné cette prédiction. Les autres enregistrements de prédiction sont marqués comme Sans catégorie. Quitté sans confirmation : l’utilisateur quitte sans confirmation. Incorrect : une seule prédiction a été effectuée. L’utilisateur a confirmé que la rubrique était incorrecte. Incorrect Among Multiple : plusieurs prédictions ont été effectuées, mais l’utilisateur n’a sélectionné aucune des rubriques suggérées. Ce résultat indique que cette prédiction avait la valeur de fiabilité de prédiction la plus élevée. Les autres enregistrements de prédiction sont marqués comme Sans catégorie. Configurer la prédiction de rubrique : la prédiction relative à la rubrique de configuration a été effectuée sans utiliser .Recherche IA Ignoré : aucune prédiction n’a été faite. Ignoré avec nouvel énoncé : lorsque le menu de rubrique s’affichait, l’utilisateur tapait un nouvel énoncé. Sans catégorie : aucune des conditions ci-dessus n’a été remplie ou l’utilisateur a abandonné la conversation.
Langue du modèle NLU	Langue du modèle NLU utilisé pour la prédiction.
Prédiction	Nom de l’intention prédite.
Journal d'audit des prévisions	Référence à la table Journaux de prédiction NLU ouverts [open_nlu_predict_log].
Fiabilité de prédiction	Valeur de confiance de la prédiction.
Langue de la session du demandeur	Code de langue de la langue de la session du demandeur lorsqu’il Traduction dynamique est activé. Par exemple, si l’utilisateur saisit en français, le code fr est stocké. Si la détection de la langue est activée et que l’utilisateur saisit du texte dans une langue autre que la langue par défaut, Agent virtuel demande à l’utilisateur de confirmer sa langue. Si elle est confirmée, la langue détectée devient la valeur par défaut de la session.
Sélectionné	Booléen indiquant si les multiples intentions prédites affichées aux utilisateurs finaux en tant que rubriques correspondantes ont réellement été sélectionnées par les utilisateurs finaux : true ou false.
Affiché	Booléen indiquant si l’application (Agent virtuel) a affiché l’intention prédite comme choix à sélectionner pour l’utilisateur final : true ou false.
Rubrique changée	Nom de la rubrique, si l’utilisateur a été invité à confirmer (quel que soit son choix, oui ou non).
Énoncé	Phrase saisie par l’utilisateur final dans la fenêtre du client de messagerie instantanée.

Ouvrir la table Commentaires de l’entité de prédiction NLU

La table Ouvrir les commentaires de l’entité de prédiction NLU [open_nlu_predict_entity_feedback] montre le traitement d’entité (remplissage de créneaux) qu’une application (dans ce cas Agent virtuel) effectue en réponse à un résultat de prédiction d’entité NLU. Par exemple, l’objectif de est de Agent virtuel mapper une entité NLU prédite à une Agent virtuel variable d’entrée de rubrique.

Pour afficher la table, saisissez open_nlu_predict_entity_feedback.list dans le filtre de navigation.

Tableau 2. Champs clés dans la table Ouvrir les commentaires de l’entité de prédiction NLU
Champ	Description
Application	Application utilisant NLU. Par exemple, VA (Agent virtuel).
Document d'application	sys_id de l’enregistrement d’application. Par exemple : sys_cs_topic.sys_id.
Table de documents d'application	Table de l’enregistrement d’application. Par exemple : sys_cs_topic.
Sélectionné automatiquement	Booléen indiquant si l’application a automatiquement choisi d’utiliser l’entité sans en informer l’utilisateur : true ou false.
Nom d'affichage du modèle externe	Nom du modèle NLU externe. Par exemple, le nom de l’application IBM Watson Assistant NLU.
Mappé	Booléen indiquant si l’application (Agent virtuel) a considéré la prédiction comme utilisable : true ou false.
Mappé vers	Élément de l’application auquel l’entité a été mappée.
Nom d'affichage du modèle	Nom du ServiceNow modèle NLU.
ID de modèle	ID du modèle NLU pour lequel la prédiction a été soumise.
Nom du modèle	Nom du modèle NLU pour lequel la prédiction a été soumise.
Prédiction	Nom de l’entité prédite.
Journal d'audit des prévisions	Référence à la table Journaux de prédiction NLU ouverts [open_nlu_predict_log].
Fiabilité de prédiction	Valeur de confiance pour la prédiction.
Sélectionné	Booléen indiquant si l’application a choisi d’utiliser l’entité : true ou false.
Affiché	Booléen indiquant si l’application a affiché l’entité prédite pour l’utilisateur final comme choix à sélectionner : true ou false.
Énoncé	Phrase d’utilisateur saisie dans la fenêtre du client de messagerie instantanée.
Valeur	Valeur de l’entité prédite.

Ouvrir les journaux de prédiction NLU

La table Ouvrir les journaux de prédiction NLU [open_nlu_predict_log] fournit une vue d’ensemble consolidée des enregistrements de prédiction NLU pour les rubriques. Chaque enregistrement du journal identifie l’énoncé et les intentions (rubriques) et entités correspondantes déterminées par le service NLU. Chaque enregistrement inclut également les scores de prédiction NLU calculés pendant la détection de rubrique (correspondance d’intention) et l’extraction d’entité.

Remarque :

Les journaux de nœud de prédiction NLU sont générés automatiquement. Si vous utilisez des journaux de nœud pour le débogage, mais que vous souhaitez supprimer la génération automatique de journaux de nœud de prédiction NLU, ajoutez la com.glide.opennlu.predict.node_logging_enabled propriété système et définissez la valeur sur faux.

Pour afficher les journaux de prédiction NLU ouverts, saisissez open_nlu_predict_log.list dans le filtre de navigation.

Tableau 3. Champs clés dans la table Ouvrir les journaux de prédiction NLU
Champ	Description
Async	Indicateur pour le traitement de prédiction asynchrone : true ou false. True indique que la prédiction a été effectuée de manière asynchrone, ce qui permet Agent virtuel aux threads de travail de continuer.
Créé	Date et heure de création de l’enregistrement de prédiction NLU.
Durée	Durée du traitement pour que la prédiction renvoie les valeurs d’intention et d’entité.
Langue	Langue de la demande de prédiction NLU.
Niveau	Type de message : niveau d’information.
Message	Résultats de prédiction retournés : nombre d’intentions et d’entités.
Demande	Paramètre de prédiction NLU qui contient l’énoncé et le modèle NLU pour l’intention reconnue.
Réponse	Résultats de prédiction NLU, qui contiennent 0 (aucune) ou plus d’intentions et d’entités notées.
Source	Processus ou zone : OpenNLU - Predict.
Énoncé	Instruction de l’utilisateur reconnue par le bot, qui est mappée à une intention définie dans un modèle NLU.

Remarque :

Vous pouvez afficher les résultats détaillés de l’intention et de l’entité dans les tables Ouvrir des commentaires d’intention de prédiction NLU et Ouvrir des commentaires d’entité de prédiction NLU.

Examiner les informations de connexion HTTP pour les intégrations NLU ouvertes

Utilisez la table Ouvrir une connexion HTTP du pilote NLU [open_nlu_driver_http_connection] pour vérifier rapidement les informations d’identification HTTP, les détails de connexion et les méthodes pour les intentions, les entités, les modèles NLU et les prédictions pour votre fournisseur de service NLU.

Pour afficher la table, saisissez open_nlu_driver_http_connection.list dans le filtre de navigation.