Το όνειρο οποιουδήποτε chatbot ο προγραμματιστής ή ο ιδιοκτήτης προϊόντος πρέπει να έχει μια ακριβή αναφορά για την απόδοση του chatbot του. Πώς όμως μπορείτε να εξασφαλίσετε τη συνεχή βελτίωση του chatbot σας;
Η «αχίλλειος πτέρνα» του NLU chatbots είναι η ακρίβεια για τον σωστό προσδιορισμό της πρόθεσης του χρήστη και την αποφυγή:
1. απαντώντας με λάθος πρόθεση
2. μεταφορά σε ανθρώπινο πράκτορα λόγω έλλειψης εμπιστοσύνης, όταν θα έπρεπε να είχε κατανοήσει την πρόθεση από την αρχή
3. ανταποκρίνεται όταν δεν χρειάζεται, αντί να το μεταβιβάζει σε έναν πράκτορα
Το πρώτο πράγμα που πρέπει να κάνουμε για να μην συμβεί αυτό είναι να γνωρίζουμε πότε, πώς και γιατί συμβαίνουν αυτά τα σφάλματα. Μόλις έχουμε αυτές τις πληροφορίες, θα είμαστε σε θέση να επανεκπαιδεύσουμε και να διορθώσουμε την εκπαίδευση NLU ή τα σφάλματα κινητήρα.
Ωστόσο, δεν υπάρχει κανένα εργαλείο στην αγορά που να μπορεί να μας δώσει αυτές τις πληροφορίες με ακρίβεια — ένα μηχάνημα δεν μπορεί πραγματικά να καταλάβει πότε δεν κάνει σωστά τη δουλειά του, σωστά;
At Bitext, έχουμε δημιουργήσει μια ημι-αυτοματοποιημένη μεθοδολογία που μας επιτρέπει να προσθέτουμε ετικέτες, να αναλύουμε και να επεξεργαζόμαστε τα δεδομένα για να έχουμε αυτό το ακριβές στιγμιότυπο των δεδομένων μας του chatbot Απόδοση NLU, από την οποία μπορούμε να τη βελτιώσουμε και να την εξελίξουμε. Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα για αυτό, φροντίστε να το κάνετε επικοινωνήστε μαζί μας.
Η ιδέα είναι απλή: μια χειροκίνητη επιμέλεια αντικειμενικής αξιολόγησης, μια λεπτομερής αναφορά που λαμβάνει υπόψη πολλαπλές διαστάσεις και μια ανάλυση και επανεκπαίδευση βασικών αιτιών με βάση τη γλωσσολογία. Όχι άλλα «μαύρα κουτιά» και όχι άλλο να πετάμε τα χέρια μας στον αέρα γιατί «αυτό είναι το μόνο που έχουμε».
Από εδώ και στο εξής, εάν το chatbot σας δεν λειτουργεί σωστά και δεν μπορείτε καν να προσδιορίσετε τον λόγο με βεβαιότητα, το Bitext μπορεί να σας βοηθήσει. Αν δεν έχετε ήδη κυκλοφορήσει το bot σας, αυτή είναι η καλύτερη στιγμή για να το κάνετε σωστά! Συνιστούμε να ακολουθήσετε αυτά τα βήματα για να εγγυηθείτε την επιτυχία του μοντέλου NLU.
1. Έκθεση για το Chatbot Trends 2021
2. 4 DO και 3 ΔΕΝ για την εκπαίδευση ενός μοντέλου Chatbot NLP
3. Concierge Bot: Χειριστείτε πολλαπλά Chatbots από μία οθόνη συνομιλίας
Τα πέντε βασικά βήματα θα ήταν:
1. προσδιορίζοντας σωστά τις περιπτώσεις χρήσης σας
2. οικοδόμηση μιας ολοκληρωμένης οντολογίας
3. αναπτύξτε σαφείς ορισμούς για κατηγορίες, προθέσεις και διαλόγους για να αποφευχθεί η επικάλυψη
4. δημιουργήστε εκτεταμένα δεδομένα, προσαρμοσμένα στο προφίλ χρήστη για το chatbot σας
5. θέσπιση μοντέλου παρακολούθησης, αξιολόγησης και επανεκπαίδευσης για την παραγωγή μετρήσιμων βελτιώσεων με την πάροδο του χρόνου
Αυτή είναι η μέθοδος που έχουμε αναπτύξει και εφαρμόζουμε με επιτυχία τα τελευταία 2 χρόνια. Είστε έτοιμοι να το δοκιμάσετε; Ζητήστε μια επίδειξη ή ενημερώστε μας εάν έχετε ερωτήσεις ή σχόλια.
Coinsmart. Beste Bitcoin-Börse στην Ευρώπη
Source: https://chatbotslife.com/nlu-chatbot-evaluation-3-common-errors-and-5-key-steps-47138ed3240?source=rss—-a49517e4c30b—4
