Mix NLU
Desarrolle ámbitos de procesamiento de lenguaje natural y refine y evolucione continuamente su modelo NLU basado en datos de uso del mundo real. Defina los objetivos del usuario ('reservar un vuelo') y entidades ('de JFK a LAX el miércoles que viene') y proporciónele oraciones de muestra para entrenar al motor de NLU basado en DNN.
Desarrolle modelos de NLU
Las ofertas de paquetes iniciales de NLU incluyen opciones específicas para organizaciones verticales como las telecomunicaciones, la banca o los servicios públicos, así como también objetivos sociales generales o chat.
Paquetes iniciales de NLU
Al comenzar un nuevo proyecto, seleccione un paquete inicial de NLU con objetivos y muestras preestablecidas para agregar a su proyecto.
Esto le facilitará el comienzo tanto con objetivos comerciales (banca, telecomunicaciones, etc.) como con objetivos ‘sociales’ (saludos, disculpas, emociones, preguntas divertidas, entre otros).
Defina objetivos y entidades
Entrene su modelo de NLU con frases de muestra para enseñarle a distinguir entre docenas o cientos de diferentes objetivos del usuario. Para cada objetivo, define las entidades requeridas para cumplir con la solicitud del cliente. Cree entidades personalizadas basadas en listas de palabras y expresiones de uso diario o aproveche entidades listas de números, monedas y fecha y hora que comprenden las formas en que los clientes expresan esa información.
La función de objetivo automático de Mix.nlu es compatible con el proceso de ‘etiquetado’ de muestras de mensajes o expresiones de usuarios finales y los categoriza por objetivo, tal como se observa en esta pantalla.
Descubrimiento automático del objetivo
Mix.nlu es compatible con el proceso de ‘etiquetado’ de muestras de mensajes o expresiones de usuarios finales, con una función que los categoriza automáticamente por objetivo.
La función de objetivo automático agrupa las muestras en los objetivos existentes donde encuentra coincidencias cercanas, aumentando así su precisión.
Si no se encuentra una buena coincidencia en el modelo existente, sugerirá nuevos candidatos de objetivos para automatización adicional.
Modelos de NLU multidioma
Mix permite crear y administrar aplicaciones multidioma en un único proyecto. En Mix.nlu, es posible crear un único conjunto de objetivos y entidades en varios idiomas, con programas de entrenamiento específicos para cada uno.
Esto contribuye a brindar una experiencia de usuario multidioma más sólida por un costo más bajo.
Pruebe y ajuste
Ciclo de comentarios de NLU
Para obtener los mejores resultados de comprensión natural del lenguaje posibles, necesita un ciclo de comentarios automatizado, basado en IA y escalable que emplee datos de conversaciones con usuarios finales para mejorar constantemente la precisión y el alcance del modelo de NLU.
Mix.nlu lo ayuda con esto ya que brinda acceso a datos de producción, al descubrimiento automático de objetivos basado en IA, soporte para revisiones manuales y una manera de medir fácilmente el éxito de los cambios implementados en las pruebas de regresión y en la producción.
Puesta a punto de NLU y reconocimiento de voz
Implemente el modelo NLU entrenado en el motor de NLU y, al mismo tiempo, como un modelo de lenguaje sectorial, en el motor de transcripción de voz a texto. Esto brinda la mayor precisión en resultados de reconocimiento de voz, el análisis semántico y la comprensión de las expresiones del usuario basado en el ámbito de idioma específico de la aplicación.
Pruebe el modelo
Entrene el modelo NLU en cualquier momento y pruébelo con oraciones de práctica. Identifique áreas problemáticas en las que los objetivos se superponen mucho, los niveles de confianza deben mejorarse o se deben definir entidades adicionales.
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