NLU 모델의 초안 버전과 게시된 버전 비교
초안 교육 자연어 이해 된(NLU) 모델을 가장 최근에 게시된 버전과 비교합니다. 변경 내용을 테스트하고 검토하여 초안 모델의 성능이 향상되는지 확인합니다.
시작하기 전에
- 플러그인 NLU 워크벤치 - Core 플러그인, NLU 워크벤치 - Advanced Features 플러그인 및 Predictive Intelligence 플러그인이 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다NLU 워크벤치.
- 필요한 역할: nlu_editor, nlu_admin 또는 admin 모델에 편집기를 할당해야 합니다.
이 태스크 정보
이 예제 시나리오에서는 예측 신뢰도 점수를 개선하기 위해 게시된 NLU 모델을 NLU 워크벤치 반복적으로 학습하고 시도합니다.
모델에 대해 NLU 발언을 시도하는 경우:
- 모델이 교육되고 게시되지 않은 경우 테스트 모델 패널에는 교육된 모델 결과만 표시됩니다.
- 모델이 학습되고 게시된 경우 테스트 모델 패널에는 게시된 모델 결과만 표시됩니다.
- 게시된 모델을 변경하고 학습한 경우 테스트 모델 패널에는 비교를 위해 학습된 모델 결과와 게시된 모델 결과가 모두 표시됩니다.
이 예제 절차에서는 미리 빌드된 읽기 전용 HR 모델에서 모델을 복제했습니다. 모델을 복제하여 사전 구축된 모델의 기존 의도를 활용하는 동시에 고유한 비즈니스별 버전을 생성했습니다.
프로시저
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게시된 버전의 점수와 비교하여 예측 점수를 볼 수 있도록 변경된 모델을 교육하고 사용해 보십시오.
- Train model(모델 학습) 탭에서 Train(학습) 버튼을 클릭합니다.
- 교육이 완료되면 시스템이 모델을 성공적으로 교육했습니다.라는 메시지가 표시됩니다.
- 모델 시도 탭에서 이 발화를 입력합니다. 잘못된 이메일 주소입니다.
- 이동을 클릭합니다.
패널에는 게시된 모델과 학습된 모델 모두에 대한 예측 결과가 표시됩니다. 변경 전과 후의 두 모델 버전 결과를 비교합니다. 이 예에서는 신뢰 점수가 약간 증가했습니다. 모델 컨텐츠를 크게 변경하면 신뢰 점수 또는 의도 예측이 변경될 수 있습니다.
다음에 수행할 작업
테스트 패널의 정보를 사용하여 변경 사항이 모델의 성능을 향상시키는지 확인합니다. 변경 내용이 만족스러우면 게시하기 전에 모델을 테스트합니다. 그런 다음 모델을 게시하여 현재 게시된 버전을 대체합니다.