Mix NLU – Outils pour SVI et chatbots

Mix NLU

Créez des domaines de traitement du langage naturel et affinez en continu votre modèle NLU pour l'enrichir sur la base de données d'utilisation pratique. Définissez les intentions de l'utilisateur (« réserver un vol ») et les entités (« de CDG à LYS mercredi prochain »), puis fournissez des exemples de phrases pour entraîner le moteur NLU basé sur la technologie des réseaux neuronaux profonds.

Créez des modèles NLU

Les offres de pack de démarrage NLU s'accompagnent d'options propres à chaque secteur, comme les télécommunications, les services bancaires ou les services publics, ainsi que des chats ou des intentions sociales génériques.

Packs de démarrage NLU

Lorsque vous démarrez un nouveau projet, faites votre choix parmi les différents packs de démarrage NLU contenant les intentions et échantillons prédéfinis à ajouter à votre projet.

Vous disposerez ainsi d'une base qui couvre différents objectifs professionnels (services bancaires, télécommunications, etc.), mais aussi les aspects sociaux de toute conversation (salutations, excuses, émotions, questions amusantes et plus encore).

Définition des intentions et des entités

Entraînez votre modèle NLU à l'aide d'échantillons de phrases pour lui apprendre à différencier des dizaines, voire des centaines d'intentions d'utilisateur distinctes. Pour chaque intention, définissez les entités requises pour traiter la demande de chaque client. Créez des entités personnalisées à partir de listes de mots et expressions habituelles, ou tirez parti des entités prêtes à l'emploi pour les nombres, les devises et les dates/heures qui exploitent les diverses manières d'exprimer ces informations.

Comme le montre ce visuel, la fonction d'intention automatique de Mix.nlu prend en charge le processus de balisage des exemples de messages ou de déclarations d'utilisateurs finaux et les catégorise par intention.

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Découverte automatique de l'intention

Mix.nlu prend en charge le processus de balisage des exemples de messages ou de déclarations d'utilisateurs finaux grâce à une fonction de catégorisation automatique en fonction de l'intention.

Lorsqu'elle trouve une correspondance étroite, cette fonction automatique regroupe les nouveaux exemples d'intention dans les catégories existantes, ce qui augmente leur précision.

Et lorsqu'elle ne trouve pas de corrélation suffisante dans le modèle existant, elle suggère de nouvelles intentions, qui deviennent alors des tremplins pour une automatisation plus poussée.

Modèles NLU multilingues

Mix vous permet de créer et de gérer les applications multilingues au sein d'un même projet. Dans Mix.nlu, vous pouvez créer un unique jeu d'intentions et d'entités pour plusieurs langues, avec des ensembles d'apprentissage propres à chaque langue.

Vous pouvez alors proposer une expérience utilisateur multilingue, plus uniforme et à moindre coût.

Testez et ajustez vos modèles

Boucle de rétroaction NLU

Pour obtenir les meilleurs résultats possibles en matière de compréhension du langage naturel, il vous faut un cycle de rétroaction automatisé, évolutif et fondé sur l'IA. Ce cycle doit exploiter les données de vos conversations avec les utilisateurs pour continuellement améliorer la précision et la portée de votre modèle NLU.

Pour vous y aider, Mix.nlu vous donne accès aux données de production, à la découverte automatique par l'IA des intentions, à l'assistance lors des vérifications manuelles, et un moyen de mesurer facilement l'efficacité des modifications dans les tests de régression et en production.

Ajustement de la compréhension du langage naturel et de la reconnaissance vocale

Déployez votre modèle NLU entraîné dans le moteur NLU, mais aussi dans le moteur de transcription de synthèse vocale en tant que modèle de langage de domaine. Ainsi, vous affinerez la précision des résultats de la synthèse vocale, de l'analyse sémantique et de la compréhension de l'utilisateur selon le domaine de langage propre à votre application.

Test du modèle

Entraînez à tout moment votre modèle NLU et mettez-le à l'épreuve avec des phrases pratiques. Identifiez les zones problématiques où les intentions se recoupent, où les niveaux de confiance sont insuffisants, ou déterminez les autres entités à définir.

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