在上一篇文章， 我們對尚處于AI對話機器人項目初始實施階段的企業(yè)提供了一些建議，以避免他們后期遇到此類項目通常會碰到的通病問題。本篇文章將延續(xù)上一篇的建議內(nèi)容。
在這個階段，您有幾種建模技巧來更好地理解對話并創(chuàng)建意圖：
- 多詞聚類模型- 系統(tǒng)利用該模型對對話進行自動聚類分組。
- 單詞詞頻模型- 幫助基于詞語出現(xiàn)頻率的相互關(guān)系識別數(shù)據(jù)共性。
- 模式模型– 用戶基于對話內(nèi)容定義模式，系統(tǒng)可以使用這些模式模型進行持續(xù)識別
- 分類器模型- 系統(tǒng)通過比較客戶對話和當(dāng)前意圖來預(yù)測最匹配意圖。
上述模型都可以幫助您快速輕松地分析和細分大量對話。如果您想使用我們的平臺來創(chuàng)建意圖，您所要做的就是將對話進行簡單的拖放，您甚至可以以邏輯層次對意圖進行分組，以便在業(yè)務(wù)拓展時更好的進行意圖管理。在生成意圖模型時，系統(tǒng)會突出顯示可能會對模型有影響的沖突意圖。同時，您也可以選擇對話樣本來測試模型。在測試過程中，系統(tǒng)會突出顯示命中的意圖并根據(jù)權(quán)重對它們進行排序，這有助于客戶基于預(yù)期要解決的業(yè)務(wù)場景調(diào)整模型，從而獲得預(yù)期的效果。
這些方法的優(yōu)點是：
- 在開始創(chuàng)建意圖之前，您對對話和模式有了更好的理解。
- 擁有多種模型創(chuàng)建策略，以更好地了解客戶數(shù)據(jù)并挖掘信息。
- 分析對話的過程可以用來創(chuàng)造新的意圖。
- 意圖基于實際客戶數(shù)據(jù)創(chuàng)建–這將具有更高的準確性和更好的覆蓋率。
- 與手動輸入意圖和培訓(xùn)短語相比，開發(fā)新意圖的速度更快。
- 當(dāng)修改或創(chuàng)建新意圖時，可以將對話拖放到新意圖中。
- 意圖的訓(xùn)練詞語沒有數(shù)量限制。
- 系統(tǒng)的意圖數(shù)量沒有限制。
- 在部署模型之前預(yù)測并提示潛在沖突。
- 模型測試有助于更好地理解被觸發(fā)的意圖。
- 最重要的是，您可以完全控制機器學(xué)習(xí)模型。
如果您希望了解Verint Intent Manager如何運行，或正在使用其它聊天機器人技術(shù)但面臨擴展問題，可聯(lián)系我們，我們可以采用我們的人工智能工具幫助您在當(dāng)前平臺上進行更好地創(chuàng)新或幫助您轉(zhuǎn)移到一個可擴展且透明的Verint IVA平臺。
