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Digital Skills
디지털 양식
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Digital Views
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기차
봇 성능 향상 – NLP 최적화
기계 학습
소개
모델 검증
기초 의미
지식 그래프 학습
특성
순위 및 해결
고급 NLP 설정
NLP 설정 및 지침
봇 인텔리전스
소개
컨텍스트 관리
컨텍스트 관리
대화 관리
다중 – 의도 탐지
엔티티 수정
기본 대화
정서 관리
어조 분석
Test & Debug
봇과 대화
발화 테스트
배치 테스트하기
대화 테스트
배포
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소개
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  2. Virtual Assistants
  3. API Guide
  4. NLP 설정 업데이트7 min read

NLP 설정 업데이트7 min read

NLP 임곗값 및 설정을 업데이트합니다

이 API를 사용하려면 앱은 NLP 설정의 봇 빌더 API 범위가 필요합니다. 또는 테스트 및 학습에서 NLP 설정의 관리자 API 범위가 필요합니다.

POST https://{{host}}/api/public/bot/{{BotID}}/configurations?language={{languageCode}}&groupName={{groupName}}

쿼리 매개 변수

매개 변수 필수/선택 사항 설명
host 필수 환경 URL(예: https://bots.kore.ai)
BotID 필수 봇 ID 또는 스트림 ID. 봇의 일반 설정 페이지에서 이를 액세스할 수 있습니다.
languageCode 필수 이러한 설정을 업데이트해야 하는 봇 언어입니다.
groupName 다중 ML 모델에 필요 GroupName을 사용하여 특정 그룹의 ML 매개 변수를 업데이트할 수 있습니다. 봇 수준 의도 모델 설정 groupName을 업데이트하려면 그룹 이름을 "봇 수준 의도 모델"로 설정해야 합니다.

본문 매개 변수

매개 변수는 업데이트해야 하는 임곗값 설정에 따라 달라집니다. 다음은 다양한 임곗값 설정에 대한 전체 매개 변수 목록입니다.

설정 업데이트

머신 러닝 엔진

이 섹션에서는 머신 러닝 엔진과 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

{
    "configurations": [
        {
            "mode": "ml",               // Machine Learning Engine
            "exactMatchThreshold": 90,  // ML Definitive Score - value in range [80-100]
            "minThreshold": 0.4,        // ML threshold - value in range [0-1]
        }
    ],
    "mlParams": {
        "intentParams": {
            "useSynonyms": true,       // Bot Synonyms 
            "useStopwords": true,      // Stopwords 
            "usePlaceholders": true,   // Entity Placeholders 
            "features": "n_gram"       // Feature Extraction - value in range [skip_gram, n_gram]
            "skip_gram": {             // features should be 'skip_gram'
                "seqLength": 2,        // Sequence Length - value in range [2-4]
                "maxSkipDistance": 1   // Maximum Skip Distance - value in range [1-3]
              },
            "ngram": 3,                // ngram Sequence Length - value in range [1-4]
                                       // features should be ‘n_gram’
        },
        "nerParams": {
            "type": "corenlp"          // NER Model
                                       // could be "corenlp" for  Conditional Random Field 
                                       //       or "spacy" -  Deep Neural Network
         }
    }
}

Fundamental Meaning Engine

이 섹션에서는 엔진의 기본 의미와 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

{
    "configurations": [
        {
            "mode": "cs",            // Fundamental Meaning Engine
            "labelMatch": true       // Intent Detection using Task Name Words
            "isFMThreshold": true,   //FM Threshold
            "fmThreshold": 15        //FM Threshold value
        }
  ]
}

지식 그래프 엔진

이 섹션에서는 지식 그래프 엔진과 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

{
    "configurations": [ THRESHOLDS & CONFIGURATIONS 
         {
            "mode": "faq",  
            "autoSpellCorrectEnabled": true,             // Auto Correction
            "useBotSynonyms": true,                      // Bot Synonyms
            "enPatternLemma": false,                     // Lemmatization using Parts of Speech
            "pathCoverage": 50,                          // Path Coverage - value in range [0-100]
            "exactMatchThreshold": 95,                   // Minimum and Definitive Level for Knowledge Tasks 
                                                         // value in range [0-100] 
                                                         // should be more than minThreshold & maxThreshold
            "maxThreshold": 80,                          // Probable range for Knowledge Task 
                                                         // value in range [0-100] 
                                                         // should be between minThreshold & exactMatchThreshold 
            "minThreshold": 60,                          // Low confidence range for Knowledge Task 
                                                         // value in range [0-100] 
                                                         // should be less than maxThreshold & exactMatchThreshold  
            "suggestionsCount": 3,                       // KG suggestionsCount | [0-5]
            "taskMatchTolerance": 35,                    // Proximity of Suggested Matches | [0-50]
            "longResponses": {
                "readMore": true,                        // Manage Long Responses
                "useCustomReadMoreURL": true,            // readMore should be true
                "customReadMoreURL": "www.siteurl.com"   // readMore link; readMore should be true
              },
            "searchInAnswer": {
                "enabled": true,                         //  Search in Answer
                "notifyUser": true,                      // Inform end user that it is a probable answer
                "responseType": "relevantWithReadMore",  // can be "complete" - Show complete response, 
                                                         //      or "relevant" - Show only the relevant paragraph,
                                                         //      or "relevantWithReadMore" - Show only the relevant paragraph with “read more” link ]
                "customReadMoreURL": "www.siteurl.com",  // “read more” link 
                "useCustomReadMoreURL": true             // enabled should be true
            }
            "qualifyContextualPaths": false,             // Qualify Contextual Paths
        }
 ]
}

순위 및 해결 엔진

이 섹션에서는 순위 및 해결 엔진과 관련된 설정을 다룹니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

{
    "configurations": 
        {
            "mode": "rr",                 // Ranking and Resolver Engine
            "taskMatchTolerance": 2,      // Proximity of Probable Matches - value in range [0-20]
            "useDependencyParser": true,  // Dependency Parsing Model 
            "minMatchVal": 0.4,           // Minimum Match Score - value in range [0-1] 
                                          // useDependencyParser should be true
            "rankingParameters": ""       //  Advanced Configurations                                           
                                          // useDependencyParser should be true
            "intentRescoring": false,     // Rescoring of Intents
            "isPreferDefinitiveMatch": true // Prefer Definitive Matches
        }
 ]
}

고급 NLP 설정

이 섹션에서는 자연어 -> 학습의 고급 NLP 설정 섹션에 나와 있는 설정을 참조합니다. 설정에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요. 다음은 위에서 언급한 고급 NLP 구성을 설정하기 위한 샘플 요청입니다.

{
    "advancedNLPSettings":[
        {
            "configurationKeyName": "NoneIntent",
            "configurationValue":true,
            "nlpEngine":"ML"
        }
    ]
}

다음은 허용 가능한 고급 NLP 설정 및 가능한 값의 전체 목록입니다. 복합어 분할

{
        "configurationName": "Split Compound Words",
        "configurationKeyName": "splitCompoundWords",
        "desc": "The settings enables splitting of the compound words into multiple stems and then process the individual stem",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": false,
        "requiresTraining": true,
        "language": ["de", "nl"],
        "isChild": false
    }

의도 없음

{
        "configurationName": "None Intent",
        "configurationKeyName": "NoneIntent",
        "desc": "Once enabled, a None intent is created which reduces the chances of getting a false positive for an intent match using ML engine",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining": true,
        "language": "ALL",
        "isChild": false
    }

코사인 유사도 감소

{
        "configurationName": "Cosine similarity dampening",
        "configurationKeyName": "cosineSimilarityDampening",
        "desc": "Avoid penalty on short length questions using Cosine Similarity Dampening",
        "nlpEngine": "KG",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining": false,
        "language": "ALL",
        "isChild": false
    }

네트워크 유형

{
        "configurationName" : "Network Type",
        "configurationKeyName" : "network",
        "desc" : "Networks available for intent training",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "enum",
        "range" : ["Standard","MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"],
        "defaultValue": "Standard",
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }

에포크(Epoch)

{
        "configurationName": "Epochs",
        "configurationKeyName": "epochs",
        "desc": "Number of iterations in training the model",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [20, 300],
        "defaultValue": 20,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }

배치 크기

{
        "configurationName" : "Batch Size",
        "configurationKeyName" : "batch_size",
        "desc" : "Number of training samples used for each batch while training",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Number",
        "range" : [10,30],
        "defaultValue":10,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }

학습률

{
        "configurationName": "Learning rate",
        "configurationKeyName": "lr",
        "desc": "Learning rate is a hyper-parameter that controls how much we are adjusting the weights of our network with respect to the loss gradient",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "enum",
        "range": [1e-4, 1e-3, 1e-2],
        "defaultValue": 1e-3,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }

Dropout

{
        "configurationName": "Dropout",
        "configurationKeyName": "dropout",
        "desc": "Regularization parameter to avoid overfitting of the model",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [0, 0.8],
        "defaultValue": 0,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW","MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"]
    }

벡터화

{
        "configurationName": "Vectorizer",
        "configurationKeyName": "vector_type",
        "desc": "Feature extraction technique on training data",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "enum",
        "range": ["count", "tfidf"],
        "defaultValue": "count",
        "requiresTraining": true,
        "language": "ALL",
        "isChild": true,
        "parentConfiguration": "network",
        "requiredParentInput": ["MLP-BOW"]
    }

최대 시퀀스 길이

{
        "configurationName": "Maximum sequence length",
        "configurationKeyName": "max_seq_length",
        "desc": "Length of the training sample or user input",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [10, 30],
        "defaultValue": 20,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN","KoreBERT"]
    }

임베딩 유형

{
        "configurationName": "Embeddings Type",
        "configurationKeyName": "word_embedding_type",
        "desc": "Feature extraction technique on training data",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "enum",
        "range": ["generated", "pretrained", "random"],
        "defaultValue": "random",
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"]
    }

임베딩 차원

{
        "configurationName": "Embeddings Dimensions",
        "configurationKeyName": "embedding_dim",
        "desc": "Embeddings Dimensions to be used in featurization",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Number",
        "range": [100, 400],
        "defaultValue": 300,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-WordEmbeddings","LSTM","CNN", "KoreBERT"]
    }

K Fold 교차 검증

{
        "configurationName" : "kfold",
        "configurationKeyName" : "kfold",
        "desc" : "kfold parameter for Crossvalidation",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Number",
        "range" : [2,10],
        "defaultValue": 5,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }

의도 이름으로서의 FAQ 이름

{
        "configurationName": "FAQ Name as Intent Name",
        "configurationKeyName": "FAQ_Name_Intent_Name",
        "desc": "Enable to use FAQ Name as Intent Name. ",
        "nlpEngine": "KG",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": false,
        "requiresTraining" : false,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }

퍼지 매치

{
        "configurationName" : "Fuzzy Match",
        "configurationKeyName" : "fuzzyMatch",
        "desc" : "This setting enables the use of the fuzzy matching algorithm for intent identification",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Boolean",
        "range" : [true,false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining" : false,
        "language" : "ALL",
        "isChild" : false
    }

부정어 처리

{
        "configurationName" : "Handle Negation",
        "configurationKeyName" : "f_negation",
        "desc" : "This setting enables the handling of negated words in intent identification",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Boolean",
        "range" : [true,false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : ["en", "es"],
        "isChild" : false
    }

다중 발생 무시

{
        "configurationName" : "Ignore Multiple occurences",
        "configurationKeyName" : "binary",
        "desc" : "This setting enables to just use presence or absence of a term instead of the raw counts",
        "nlpEngine" : "ML",
        "dataType" : "Boolean",
        "range" : [true,false],
        "defaultValue": false,
        "requiresTraining" : true,
        "language" : ["en"],
        "isChild" : true,
        "parentConfiguration" : "network",
        "requiredParentInput" : ["MLP-BOW"]
    }

사용자 발화의 엔티티 플레이스홀더

{
        "configurationName": "Test PlaceHolders",
        "configurationKeyName": "TestPlaceHolders",
        "desc": "Enable to replace entity values present in the user input with the corresponding entity placeholders during prediction",
        "nlpEngine": "ML",
        "dataType": "Boolean",
        "range": [true, false],
        "defaultValue": true,
        "requiresTraining": false,
        "language": "ALL",
        "isChild": false
    }

설정 삭제

설정을 삭제하려면 위 섹션에서 언급한 설정 이름을 다음과 같이 사용합니다.

curl --location -g --request POST \
  'https://{{host}}/api/public/bot/{{bot-id}}/configurations?language={{languageCode}}' \
  --header 'auth: YOUR_JWT_ACCESS_TOKEN' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{
    "delete": {
        "advancedNLPSettings": [
            "kfold"
        ]
    }
}'

설정 재설정

설정을 재설정하려면 위 섹션에서 언급한 설정 이름을 다음과 같이 사용합니다.

curl --location -g --request POST \
  'https://{{host}}/api/public/bot/{{bot-id}}/configurations?language={{languageCode}}' \
  --header 'auth: YOUR_JWT_ACCESS_TOKEN' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{
      "reset": {
         "faq": [
             "pathCoverage",                // Path Coverage
             "suggestionsCount",            // KG suggestionsCount
             "minimumAndDefinitiveLevels",  // Minimum and Definitive Level for Knowledge Tasks (will reset all three values)
             "taskMatchTolerance"           // Proximity of Suggested Matches
        ],
        "ml": [
            "exactMatchThreshold",          // ML Definitive Score 
            "minThreshold"                  // ML threshold 
        ],
        "rr": [
            "taskMatchTolerance",           // Proximity of Probable Matches
            "minMatchVal"                   // Minimum Match Score
        ],
        "mlParams": [
            "ngram",                        // ngram Sequence Length
            "seqLength",                    // Sequence Length
            "maxSkipDistance"               // Maximum Skip Distance
        ]
    }
}'

권한 부여

다음과 같이 헤더에 JWT와 API를 호출합니다. auth: {{JWT}}

콘텐츠 유형 응답

application/json

샘플 요청

curl --location -g --request POST \
  'https://{{host}}/api/public/bot/{{bot-id}}/configurations?language={{languageCode}}' \
  --header 'auth: YOUR_JWT_ACCESS_TOKEN' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data-raw '{
    "advancedNLPSettings": [
        {
            "configurationKeyName": "NoneIntent",
            "configurationValue": true,
            "nlpEngine": "ML"
        }
    ],
    "configurations": [
        {
            "mode": "ml",
            "exactMatchThreshold": 85,
            "useDependencyParser": true,
            "minThreshold": 0.2
        },
        {
            "mode": "faq",
            "useBotSynonyms": true,
            "searchInAnswer": {
                "enabled": true,
                "notifyUser": false,
                "responseType": "relevantWithReadMore",
                "customReadMoreURL": "aa",
                "useCustomReadMoreURL": true
            }
        }
    ],
    "mlParams": {
        "intentParams": {
            "features": "skip_gram",
            "skip_gram": {
                "seqLength": 3,
                "maxSkipDistance": 2
            }
        }
    },
    "nlSettings": {
        "enableAutoUtteranceAddition": false,
        "enableNegativePatterns": true
    }
}'

샘플 응답

[
    {
        "message": "Training Queued.",
        "Training_ID": "5d14b03edba48abcb44375a1"
    }
]
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