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  5. Botのパフォーマンスの向上 – NLPの最適化

Botのパフォーマンスの向上 – NLPの最適化

一貫してユーザーを理解し、対話するチャットBotの能力は、会話を強化する自然言語処理(NLP)の堅牢性によって決まります。

Kore.aiのプラットフォームは独自の自然言語処理戦略を採用しており、ファンダメンタルミーニングと機械学習エンジンを組み合わせることで、事前のトレーニングをほとんどせずに会話の精度を最大化します。Kore.aiのプラットフォーム上に構築されたBotは、複数の文を含むメッセージ、複数のインテント、ユーザーによるコンテキストの参照、パターンや慣用句などを、理解して処理することができます。

NLエンジンには、さまざまなエンティティの認識サポートが含まれており、追加のパターンを使用してBotの言語理解をさらにカスタマイズするために必要なツールを提供します。

自然言語理解のためのBotの最適化

BotがNLPに最適化されていることを確認するために、お客様のBotに使用される名前と用語を定義および改良し、NLPインタプリタの精度とパフォーマンスを向上させ、ユーザーに適切なBotタスクを認識させることができます。
タスクレベルで同義語を定義することから始めて、同義語の管理と改良、Botレベルでのテストを行います。

BotおよびBotタスクの最適化を開始するには、自然言語オプションにアクセスする必要があります。これらのオプションは、便宜上様々な見出しに分類されています。

  • トレーニング – トレーニングセクションでは、NLPインタプリタがBotのユーザー入力をどのように認識して応答するかを定義し、正しいユーザーインテントを認識するようにインタプリタをトレーニングすることができます。
    • 機械学習の発話 – 機械学習を使用すると、ユーザーの発話のBot認識を強化して、ユーザーインテントに対する認識とシステムパフォーマンスを向上させることができます。
    • 同義語 > 概念 – 同義語セクションを使用して、ユーザーが提供した正しいインテントおよびエンティティを認識する際のNLPインタプリタの精度を最適化することができます。
    • パターン – パターンセクションでは、インテントやエンティティに関するスラング、メタファー、またはその他の慣用表現を定義することができます。
    • しきい値および設定 – このセクションを使用して、最小限の認識アクションに必要な認識信頼度、可能な一致リストからの選択をユーザーに求めるための信頼度の範囲、およびナレッジグラフの正の一致に対する認識信頼度を定義することができます。
    • ユーザーの発話に対する自動トレーニング設定やネガティブインテントパターンなどのその他の設定を変更します。
  • インテリジェンス – このセクションでは、定義済みのタスク以上にBotの機能を強化するのに役立ちます。このセクションでは、逸脱や混乱時のBotの動作をガイドするのに役立ちます。
    • 割り込みの管理では、進行中のタスク実行中に識別された割り込みについて、どのように処理すべきかを定義することができます。
    • エンティティの変更は、ユーザーが要求を変更することを可能にし、そのようなシナリオにおけるBotの動作を定義します。
    • ユーザーの発話に存在する複数のインテントを識別できるようにBotを設定します。
    • サブドメイン、Botの連絡先カード、Korea.aiのID要件などの詳細設定を変更します。
  • 会話をデフォルトにする– このセクションでは、標準的なクエリ、Botのイベント、およびインテントが理解されていない場合の応答を定義することができます。

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