Mix NLU – Strumenti per IVR e chatbot

Mix NLU

Costruisci i domini di elaborazione del linguaggio naturale e perfeziona e fai evolvere costantemente il tuo modello NLU in base ai dati di utilizzo del mondo reale. Definisci gli "intenti" degli utenti ("prenota un volo") e le "entità" ("da JFK a LAX il prossimo mercoledì") fornendo frasi di esempio per addestrare il motore NLU basato su DNN (Deep Neural Network).

Creazione di modelli NLU

NLU starter pack

Quando inizi un nuovo progetto, scegli tra gli intenti e i campioni predefiniti dei nostri starter pack NLU quelli che desideri aggiungere al tuo progetto.

Questo ti darà un bel vantaggio, che si tratti di intenti commerciali (banche, telecomunicazioni, ecc.) o intenti "sociali" (saluti, scuse, emozioni, domande divertenti e tanto altro).

I nostri NLU starter pack includono opzioni specifiche per i mercati verticali, tra cui telecomunicazioni, banche o servizi pubblici, così come intenti sociali generici o chat.

Definisci gli "intenti" e le "entità"

Addestra il modello NLU con locuzioni semplici per imparare a distinguere tra le decine o centinaia di diversi motivi di chiamata (intenti) degli utenti. Per ogni intento, si possono definire le entità necessarie per soddisfare la richiesta dei clienti. Crea entità personalizzate in base a elenchi di parole ed espressioni di tutti i giorni, oppure sfrutta le entità già pronte all'uso per numeri, valute e data/ora, che capiscono la varietà di modi in cui i clienti esprimono tali informazioni.

Rilevamento automatico degli intenti

Mix.nlu semplifica il processo di tagging di messaggi/parolacce di esempio degli utenti finali con una funzione di intento automatico che li classifica automaticamente in base all'intento.

La funzione di intento automatico raggruppa i nuovi campioni negli intenti esistenti laddove individua una stretta corrispondenza, migliorandone così la precisione.

In mancanza di corrispondenza, suggerisce nuovi potenziali intenti per un'ulteriore automazione.

La funzione di intento automatico di Mix.nlu semplifica il processo di tagging di messaggi/parolacce di esempio degli utenti finali e li classifica automaticamente in base all'intento, come mostrato in questa schermata.

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Modelli NLU multilingue

Mix permette di creare e gestire applicazioni multilingue in un unico progetto. In Mix.nlu, è possibile creare un unico set di intenti ed entità in più lingue, con set di formazione specifici per ogni lingua.

In questo modo, si riesce a fornire un'esperienza utente multilingue più coerente e a un costo inferiore.

Test e regolazione

Ciclo di feedback NLU

Per ottenere i migliori risultati possibili nella comprensione del linguaggio naturale, è necessario un ciclo di feedback automatizzato, basato sull'IA e scalabile, che utilizzi i dati delle conversazioni degli utenti finali per migliorare continuamente la precisione e la portata del modello NLU.

In questo, Mix.nlu si rivela un ottimo alleato, fornendo l'accesso ai dati di produzione, al rilevamento automatico degli intenti basato sull'IA, al supporto per le revisioni manuali, nonché offrendo un modo semplice per misurare il successo delle modifiche nei test di regressione e nella produzione.

NLU e la messa a punto del riconoscimento vocale

Impiega il modello di NLU addestrato nel motore NLU e, contemporaneamente, come fosse il modello del linguaggio del dominio, nel motore di trascrizione di riconoscimento vocale. Ciò offre la maggiore accuratezza nei risultati di riconoscimento vocale, analisi semantica e comprensione delle espressioni dell'utente in base al dominio del linguaggio specifico dell'applicazione.

Test del modello

È possibile addestrare il modello NLU in qualsiasi momento e testarlo con le frasi di test. Permette di individuare le aree che presentano problemi, dove gli intenti si sovrappongono troppo, o dove i livelli di confidenza devono essere adattati o dove occorre definire delle ulteriori entità.

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