NLU de Mix
Cree dominios de procesamiento del lenguaje natural y refina y desarrolle continuamente su modelo de NLU basándose en datos de uso reales. Defina las intenciones del cliente ("reservar un vuelo") y las entidades ("desde JFK a LAX el próximo miércoles") y proporcione frases a modo de ejemplo para entrenar al motor de NLU basado en redes neuronales profundas (DNN).
Cree modelos de NLU
Las ofertas de paquetes de iniciación de NLU incluyen opciones específicas para cada vertical, como telecomunicaciones, banca o servicios públicos, así como chat e intenciones sociales genéricas.
Paquetes de iniciación de NLU
Cuando empiece a desarrollar un nuevo proyecto, elija un paquete de iniciación de NLU con intenciones y muestras predefinidas para añadirlas a su proyecto.
Esto le dará una ventaja tanto con las intenciones empresariales (banca, telecomunicaciones, etc.) como sociales (saludos, disculpas, emociones, preguntas divertidas y muchas más).
Definición de intenciones y entidades
Entrene a su modelo de NLU con frases a modo de ejemplo para que aprenda a distinguir entre decenas o centenares de intenciones del usuario diferentes. Para cada una de estas intenciones, defina las instancias que deberá cumplimentar la solicitud del usuario. Cree instancias personalizadas basadas en listas de palabras y expresiones del día a día o utilice unidades preestablecidas para números, divisas y fecha/hora que comprendan las distintas formas en que los clientes expresan la información.
La función de intención automática de Mix.nlu es compatible con el proceso de "etiquetar" mensajes/intenciones de los usuarios finales y las clasifica en función de la intención tal y como se muestra en esta pantalla.
Exploración de intenciones automáticas
Mix.nlu admite el proceso de "etiquetar" mensajes/interacciones de muestra de los usuarios finales con una función de intención automática que los clasifica en función de la intención.
La intención automática agrupa las nuevas muestras en intenciones existentes donde encuentra una buena coincidencia, lo que aumenta la precisión de las intenciones existentes.
Y cuando no encuentra una buena coincidencia en el modelo existente, sugiere nuevas intenciones; candidatos para una automatización adicional.
Modelos de NLU en varios idiomas
Mix le permite crear y gestionar aplicaciones en distintos idiomas en un mismo proyecto. En Mix.nlu puede crear un único conjunto de intenciones y entidades en diferentes idiomas, con unos conjuntos de entrenamiento específicos para cada idioma.
Esto le ayuda a ofrecer una experiencia de usuario en distintos idiomas que sea consistente a un coste más bajo.
Prueba y ajuste
Bucle de retroalimentación de NLU
Para obtener los mejores resultados de comprensión del lenguaje natural posibles, necesita un ciclo de comentarios automatizado, escalable y basado en la IA que utilice datos de las conversaciones de los usuarios finales para mejorar constantemente la precisión y el alcance del modelo de NLU.
Mix.nlu le ayuda en este ámbito dándole acceso a los datos de producción, la exploración de intenciones automática basada en IA, la compatibilidad con revisiones manuales y una forma sencilla de medir el éxito de los cambios en producción y las pruebas de regresión.
Ajuste de la NLU y el reconocimiento de voz
Despliegue el modelo de NLU entrenado en el motor de NLU y, al mismo tiempo, como modelo de lenguaje de dominio en el motor de transcripción de voz a texto. De este modo, obtendrá la mayor precisión en los resultados del reconocimiento de voz, análisis semántico y reconocimiento de las expresiones del usuario basándose en el dominio específico del lenguaje de su aplicación.
Pruebe el modelo
Entrene el modelo de NLU en cualquier momento y póngalo a prueba con frases en modo de práctica. Identifique las áreas problemáticas en las que las intenciones se superponen, aquellas donde se deben mejorar los niveles de confianza o las instancias adicionales que se necesiten definir.
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