요약 정보

관련 없음 탐지 기능은 특정 발언을 무시하도록 학습시켜 모델의 NLU 예측 정확도를 향상시킵니다. 사용자의 이러한 발화는 어떤 의도에도 적용되지 않을 수 있으므로 예측을 가져오지 않아야 합니다.

모델이 의도를 예측해서는 안 되는 경우 예측하지 않게 하려면 발화를 관련 없음으로 표시할 수 있습니다. 이렇게 표시된 발화는 모델 교육의 일부로 포함됩니다. 게시된 모델에서 사용자의 유사한 발화가 발생하면 일치하거나 예측되는 의도가 없습니다.

관련 없음 탐지 테이블에서는 관련 없음으로 표시된 발언을 관리할 수 있습니다.

역할, 사용법 및 탐색

nlu_admin 또는 관리자 역할을 사용하여 관련 없음 탐지에 액세스합니다. nlu_editor 역할은 관련 없음 탐지에도 액세스할 수 있지만 해당 모델의 컨텐츠를 편집하려면 모델에 할당되어야 합니다.

관련 없음 탐지는 모델에만 사용할 수 있습니다.가상 에이전트

관련 없음 탐지에 발언 추가

관련 없음 탐지에 발언을 추가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 채팅 로그: 가상 에이전트 의 전문가 피드백 루프 NLU 워크벤치에서 채팅 로그에서 가상 에이전트 수집된 발화를 검토할 때 관련 없음으로 표시할 수 있습니다. 시스템은 특정 모델과 관련이 없어야 하는지 아니면 모든 모델과 관련이 없어야 하는지 묻습니다. 추가 후 이러한 발화는 전문가 피드백 루프에 NO_INTENT 로 표시될 수 있습니다.

  의 전문가 피드백 루프 NLU에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 NLU 전문가 피드백 루프.

  이러한 발언에는 관련 없음 탐지 테이블에 VA 채팅 로그 의 소스가 있습니다.

• 수동 입력: 관련 없음 탐지에서 여기에 발화 입력 필드에 발언을 입력한 다음 추가를 선택합니다. 시스템은 특정 모델과 관련이 없어야 하는지 아니면 모든 모델과 관련이 없어야 하는지 묻습니다.

  이러한 발언의 출처는 관련 없음 탐지 테이블에 수동 입니다.

• 임포트: CSV 또는 XLSX(Excel 통합 문서) 파일을 사용하여 교육 발언과 해당 의도를 임포트하는 경우 의도 열을 비워 두어 관련 없는 발화를 표시할 수 있습니다. 이러한 발화는 전문가 피드백 루프 및 상충 검토와 같은 영역에서 NO_INTENT 표시될 수 있습니다.

  발언 및 의도 임포트에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하십시오 CSV 파일에서 모델 생성 NLU.

  이러한 발언의 출처는 관련 없음 탐지 테이블에 수동 입니다.

관련 없는 발화의 동작

관련 없는 발화에는 두 가지 유형이 있습니다. 하나의 특정 모델과 관련된 발화 또는 모델과 관련 없는 발화입니다. 모델에는 최대 200개의 관련 없는 발언이 연결될 수 있습니다.

다음은 이 두 유형과 최대 200개가 상호 작용하는 방식에 대한 세부 정보입니다.

교육을 위해 모델을 제출하면 최대 200개의 관련 없는 발언이 함께 제출됩니다. 먼저 해당 모델과 직접 연결된 관련 없는 발화가 제출됩니다. 그런 다음 어떤 모델과도 관련이 없는 것으로 지정된 발화가 제출됩니다. 이러한 유형의 합계는 200을 초과하지 않습니다.

모델에 관련된 200개의 관련 없는 발화가 있고 관련 없는 새 발화가 추가되면 모델에서 가장 오래된 발화가 삭제됩니다. 새 관련 없는 발화는 두 유형 중 하나일 수 있습니다(특정 모델과 관련이 없거나 어떤 모델과도 관련이 없음).

모델에는 일반 교육 발화보다 관련 없는 발화가 더 많을 수 없습니다.

상충 검토

발화가 관련이 없는 것으로 표시되고 의도에 유사한 발화가 있는 경우 모델은 해당 발화를 예측하지 않습니다. 즉, 관련 없는 발화는 교육 발화보다 우선합니다.

상충 페이지에서 관련 없는 발화는 편집하거나 삭제할 수 없습니다. 상충 페이지에서 관련 없는 발언을 관련 없음 탐지 페이지로 복사하여 발언을 수정하거나 삭제합니다.

추가 정보

• 테스트 세트에서 테스트 발화의 약 10%를 관련 없는 것으로 포함하는 것을 목표로 합니다. 이는 모델이 의도를 예측해서는 안 되는 발언을 처리하는 방법을 평가하는 데 도움이 됩니다. CSV 또는 XLSX(Excel 통합 문서) 파일에서 교육 또는 테스트 발언을 임포트할 때 의도 열을 비워 두어 발화가 관련이 없음을 나타낼 수 있습니다.
• 테스트 세트에 대해 모델을 테스트할 때 관련 없는 발화에 대해 예측된 의도가 없으면 결과가 올바른 것으로 간주됩니다.
• 관련 없음으로 표시된 발화는 나중에 다시 할당할 수 있습니다. 예를 들어 새 의도가 생성되면 기존의 관련 없는 발언을 새 의도에 수동으로 할당할 수 있습니다. 그런 다음 일반 교육 발언의 일부가 됩니다.

  관련 없음 탐지에서 발언을 다시 할당하려면 수정된 의도 열에서 목록을 확장하고 적절한 의도를 선택합니다. 재할당 후에는 피드백 저장 버튼을 선택해야 합니다. 또한 이러한 업데이트를 모델에 통합하도록 모델을 다시 교육해야 합니다.

• 관련 없는 발화는 모델 내의 특정 의도와 연결되지 않습니다. 이는 한 모델에 연결되어 있거나 어떤 모델과도 관련이 없는 것으로 표시됩니다.
• 어떤 모델과도 관련이 없는 것으로 표시된 발화는 각 모델에 대한 교육 데이터의 일부로 제출됩니다. 즉, 이는 모든 모델에 적용됩니다.
• 관련성 없는발화를 통합하려면 모델 교육이 필요합니다. 모델을 학습시키면 새로 표시된 발언이 모든 모델에 추가됩니다.
• 관련 없음 탐지 테이블에서 발언을 삭제하거나 편집할 수 있습니다.
• 관련 없는 발화에는 의도와 연결된 발화와 다른 콘텐츠가 있어야 합니다.