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前意圖來預測最匹配意圖。
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)權重對它們進行排序，這有助于客戶基于預期要解決的業(yè)務場景調(diào)整模型，從而獲得預期的效果。
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短語相比，開發(fā)新意圖的速度更快。
- 當修改或創(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習模型。
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。
