Машинное обучение и Искусственный Интеллект

И повторите эту процедуру для других примеров приветствия, таких как hi, hey, good morning, good afternoon, и так далее, добавляя по одному пример за раз.

Здесь вы можете редактировать примеры и удалять их.

Нажмите в верхней части на стрелку, чтобы вернуться к списку намерений.

Добавьте намерения #thank_you и #goodbyes по крайней мере с 5 примерами каждое.

Для #thank_you, вы можете использовать такие примеры, как thank you, thanks, thx, cheers, и appreciate it.

Для #goodbyes, вы можете ввести good bye, bye, see you, c ya, и talk to you soon.

И чтобы проверить наши намерения, нажмите кнопку Try it в правом верхнем углу.

Появится панель чата, где вы сможете попробовать ввод пользователя и посмотреть, как Watson анализирует его и как реагирует чат-бот.

Мы еще не предоставили ответы (мы сделаем это в модуле «Диалог»), но мы можем использовать панель для проверки классификации наших намерений.

Попробуйте вводить фразы в панели.

Например, попробуйте Hola и Aloha.

Хотя они специфичны для определенных языков, они достаточно распространены, чтобы быть опознанными Уотсоном в качестве приветствия.

Если Уотсон неправильно классифицировал пример, нажмите на кнопку рядом с введенной фразой, чтобы назначить ей намерение.

Это добавит ваш ввод в качестве примера для намерения, например, #greetings, продолжая обучение Уотсона.

Если вы снова проверите то же самое высказывание, Уотсон на этот раз правильно распознает намерение.

Уотсон всегда будет стараться изо всех сил сопоставить вводимые пользователем данные с существующим намерением, даже если это не идеальное совпадение.

Но если его уровень достоверности в наилучшем подходящем намерении будет очень низок (ниже 20%), Уотсон будет воспринимать входные данные как несущественные, так как они, вероятно, не имеют отношения ни к одному из наших намерений.

При создании диалога мы узнаем, как справляться с ситуациями, когда пользователь вводит вопрос, который не имеет значения или выходит за рамки нашего чат-бота.

И IBM предоставляет некоторые готовые намерения, которые могут иметь отношение к вашему чат-боту.

Чтобы увидеть их, нажмите Content Catalog.

Выберите одну категорию, например, Банковское дело.

А затем нажмите кнопку Добавить к навыку.

Вернитесь в раздел Intents, и вы увидите новые намерения, относящихся к запросам, которые могут возникнуть у клиентов.

Это не совсем готовый чат-бот, но это хорошее начало, где вы можете редактировать и адаптировать чат-бота.

И вы можете пробовать его в панели Try it.

Здесь вы можете пометить намерения и нажать кнопку Удалить, чтобы удалить ненужные намерения.

Здесь также есть возможность экспортировать намерения, что полезно при повторном использовании намерений в разных чат-ботах.

Нажмите кнопку «Экспорт», чтобы загрузить CSV-файл, содержащий наши намерения и примеры.

Откройте этот файл, чтобы посмотреть, как он выглядит.

И так же, как мы экспортировали наши намерения в файл CSV, мы можем сделать наоборот и импортировать намерения из файла CSV.

Загрузите файл CSV, который прилагается к лекции.

Нажмите значок «Импортировать намерения» рядом с кнопкой «Создать намерение».

Выберите файл в появившемся окне и нажмите на кнопку «Импорт».

В результате вы импортируете два новых намерения и их примеры для обучения Уотсона.

Теперь, давайте рассмотрим сущности, второй ключевой компонент диалогового навыка.

Как мы уже выяснили, намерения описывают цель пользователя.

А сущности позволяют нам фиксировать определенные значения в высказывании пользователя.

Например, без определения сущностей, вопросы «когда открыт ваш магазин в Торонто?» и «Когда открыт ваш магазин в Ванкувере?» – неразличимы для чат-бота.

Это потому, что мы не определили сущность, которая описывает эту конкретную информацию, а именно местоположение магазина.

Поэтому мы можем создать сущность местоположения.

И обратите внимание, что здесь мы используем символ @ вместо символа # для сущностей.

Затем мы можем определить несколько значений для нашей сущности, таких как Торонто, Монреаль, Ванкувер и так далее.

Одно значение для каждого местоположения магазина.

И мы также можем определить синонимы для конкретного значения сущности.

Например, представьте, что наш магазин в Торонто расположен на авеню Уорден.

И клиенты могут спросить о часах работы нашего магазина в Торонто или на авеню Уорден.

Синонимы являются необязательными, но являются полезной функцией и их следует определять, когда это возможно.

Определив сущность местоположения, теперь с помощью этих двух частей информации – намерения и сущности, мы можем предоставить соответствующий и конкретный ответ пользователю.

И обратите внимание, если в значении сущности есть пробел, мы заключаем значение в скобки.

Как и намерения, мы также можем импортировать сущности из CSV файла.

Помимо ввода сущностей вручную и импорта из CSV файла, существует также третий способ добавления сущностей в чат-бот.

Есть предопределенные системные сущности, которые вы можете добавлять для чатбота.

@sys-currency позволяет нам определять упоминания валют в пользовательском вводе.

@sys-date определяет даты.