Как разрешать конфликты намерений с помощью IBM Watson Assistant
Вы можете выполнять разрешение конфликта намерений автоматически
Введение
…наложение обучающих примеров намерений может сбить с толку вашего чат-бота.
Эти совпадения на самом деле являются конфликтами, которые могут существовать между двумя, тремя или более отдельными намерениями.
Как только ваш чат-бот увеличит количество намерений, а также количество примеров для каждого намерения, поиск совпадений или конфликтов станет сложнее.
Часто подход заключается в том, чтобы просто добавить больше примеров, что, скорее всего, только усилит путаницу.
Хотя решение заключается не в отсутствии обучающих данных или примеров, а в конфликтах внутри этих примеров.
Имеет смысл четко сегментировать примеры по намерениям, но совпадения может быть не так просто обнаружить.
Это вполне может иметь место, если большая команда работает над чат-ботом и добавляет примеры фраз из разговоров в попытке повысить точность.
В таком сценарии легко могут возникнуть перекрытия, и вся попытка улучшить бота на самом деле приведет к ухудшению качества и четкости распознавания намерений пользователя.
Следовательно, обнаружение этих конфликтов становится первостепенной задачей в больших командах и организациях. У вас могут быть сотни или тысячи намерений, каждое с рядом примеров. Вот почему автоматизация этого процесса имеет ключевое значение.
Отслеживание конфликтов
В идеале было бы иметь не ручной процесс выявления конфликтов, а скорее процесс, который выявляет конфликты в режиме реального времени по мере их возникновения. Слишком много команд чат-ботов учатся на ошибках и уязвимостях в данных разговоров с клиентами и ежемесячных отчетах.
Конфликты следует постоянно проверять в режиме реального времени или при фиксации обновлений.
Как бы эти конфликты разрешались в реальном сценарии? Вот краткое руководство…
Это изображение консоли IBM Watson Assistant Intent. Изменив имя, описание и дату, вы увидите, сколько примеров высказываний имеет каждое намерение.
Кроме того, вы увидите столбец Конфликты.
Как только вы нажмете на намерение, отмеченное конфликтом, вы увидите список пользовательских примеров, также называемых образцами высказываний. А проблемное высказывание помечено кнопкой для принятия решения.
Различные типы конфликтов намерений
Есть два типа конфликтов;
- Прямой и
- Косвенные конфликты.
Прямыеконфликты обнаружить довольно легко. Это когда два или более намерения имеют одно и то же примерное высказывание; дословно
Косвенные конфликты труднее обнаружить, и именно здесь играет роль машинное обучение. Могут быть пользовательские примеры, сообщающие о разных намерениях, которые очень похожи по смыслу и построению предложений, но на первый взгляд кажутся разными. Удаление этих уязвимостей имеет большое значение для повышения точности вашего диалогового интерфейса.
Встроенное разрешение конфликтов
Вот снова пример из IBM Watson Assistant, показывающий, как это может работать на практике.
Вы можете видеть в примере ниже два намерения рядом. В данном примере конфликтом является одно и то же высказывание слово в слово, дословно.
Что весьма полезно, так это Похожие примеры. Похожие примеры обычно не конфликтуют; это дополнительные примеры, которые отображаются, чтобы помочь вам лучше понять значение каждого намерения. И, следовательно, направлять вас в вашем решении в удалении высказывания от правильного намерения.
Из приведенных здесь подобных примеров становится ясно, что конфликтующий пример необходимо удалить из #Customer_Care_Appointment.
Ясность должна быть установлена при управлении примерами высказываний, и наличие набора примеров может помочь в этом процессе.
Примеров достаточно, чтобы вы создали мысленную картину того, что воплощает в себе намерение.
Как только изменение будет зафиксировано, отобразится подтверждающее сообщение, и вы сможете снова протестировать чат-бота.
Вывод
Существует широко распространенное мнение, что количество данных, которые вы передаете своему чат-боту, приводит к прямому и пропорциональному улучшению разговорного опыта.
Это не может быть дальше от истины. Данные для обучения должны быть хорошо продуманы, сегментированы и осмысленны.
