小文智能意图训练详解

在小文智能交互场景设计时,非常重要的一个环节就是对意图及其样本的训练。根据场景的不同,用户在交互时可能表达的意图也就不同,同时由于各地方言,说话习惯的不同,对同一意图的表达方法也会千奇百怪。因此,就需要我们用好小文交互的意图训练功能,从而提高AI的智能度,以达到更好的外呼效果。

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传统的意图训练模式,无非是场景设计师预先将用户可能说的话加入该意图的样本,并在测试及生产中逐步添加更多样本,虽然简单,但效率较低且工作量大,那么是否有更加高效的意图完善方案呢?答案就在小文智能!

云意图库:

顺应大数据时代的发展,小文智能也推出了“云意图库”这一功能。所有开放下载权限的用户使用的意图都会被上传至云服务器,用户在新增意图时,可以搜索对应的云意图,选择相对更加准确,且样本更多的意图,直接添加到自己的场景中。当然,为保证用户隐私,用户也可在个人中心修改自己的项目权限。

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如图,选择好自己需要的意图后,用户可直接将其同步至自己的场景,同时也可对其进行增改。

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全局卷云:

莎士比亚说:“一千个读者就有一千个哈姆雷特。”一千个用户当然也有一千种方法去表达意图。一味使用他人的意图库,自然也就很难将AI的识别度提高到理想的程度,而传统方法查看一个个话单对样本进行归类又非常低效,因此,小文智能推出了“全局卷云”这一全新功能。

用户可以在全局卷云中,对选定时间内所有用户的回答进行分类,并可按照分值排序,将识别准确的样本批量添加到意图库中,以此实现更加高效的意图训练。

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同时,用户也可以通过反卷云,将匹配度不高的意图从意图库中批量进行筛选并移除。

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全局交叉标注:

当然,若用户对以上方案都不满意,并且想要省时省力提高场景智能度,也可以通过付费使用“全局交叉标注”功能,由小文智能的客服为用户进行交叉标注,且由于标注采用多人同时进行,会自动筛选准确率较高的样本,无须担心单个客服出现标注失误的情况,可大大提高样本的准确度及数据量。

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