Mix NLU
Opbyg naturlige sprogbehandlingsdomæner, og forfin og udvikl løbende din NLU-model på baggrund af brugsdata fra den virkelige verden. Definer brugerhensigter ("bestil en flyrejse") og detaljer ("fra JFK til LAX næste onsdag"), og giv eksempler på sætninger for at undervise den DNN-baserede NLU-maskine.
Opbygning af NLU-modeller
NLU-startpakketilbud omfatter vertikalspecifikke muligheder, såsom teleselskab, bankvæsen eller forsyningsselskaber samt generiske sociale hensigter eller chat.
NLU-startpakker
Når du starter et nyt projekt, kan du vælge blandt et sæt af NLU-startpakker med foruddefinerede hensigter og prøver, der skal tilføjes dit projekt.
Dette vil give dig et forspring både med erhvervshensigter (bankvæsen, teleselskab osv.) og 'sociale' hensigter (hilsner, undskyldninger, følelser, sjove spørgsmål og meget mere).
Definer hensigter og enheder
Undervis din NLU-model med prøveudtryk for at lære den at skelne mellem dusinvis eller tilmed hundredvis af forskellige brugerhensigter. For hver hensigt skal du definere de enheder, der kræves for at opfylde kundeanmodningen. Opret brugerdefinerede enheder på baggrund af ordlister og hverdagsudtryk, eller udnyt færdiglavede enheder til tal, valuta og dato/klokkeslæt, som forstår de mange måder, kunder udtrykker disse oplysninger på.
Autohensigtsfunktionen i Mix.nlu understøtter processen med at "tagge" prøvebeskeder/-udtalelser fra slutbrugere og kategorisere dem efter hensigt som vist på denne skærm.
Autohensigtsopdagelse
Mix.nlu understøtter processen med at "tagge" prøvebeskeder/-udtalelser fra slutbrugere med en autohensigtsfunktion, der automatisk kategoriserer dem efter hensigt.
Autohensigtsfunktionen grupperer nye prøver i eksisterende hensigter, hvor den finder et nærliggende match, hvilket øger nøjagtigheden for eksisterende hensigter.
Og hvis der ikke findes et godt match i den eksisterende model, vil den foreslå nye forsøg – kandidater til yderligere automatisering.
Flersprogede NLU-modeller
Mix giver dig mulighed for at oprette og administrere flersprogede programmer i et enkelt projekt. I Mix.nlu kan du oprette et enkelt sæt hensigter og enheder på tværs af flere sprog med sprogspecifikke træningssæt.
Dette bidrager til at give en mere konsistent flersproget brugeroplevelse med lavere omkostninger.
Test og indstil
NLU-feedbackloop
For at opnå de bedst mulige resultater med forståelse af naturligt sprog har du brug for en automatiseret, AI-baseret, skalerbar feedbackcyklus, der bruger data fra dine slutbrugerkonversationer til løbende at forbedre NLU-modellens nøjagtighed og omfang.
Mix.nlu hjælper dig med dette ved at give dig adgang til produktionsdata, AI-baseret autohensigtsopdagelse, støtte til manuelle gennemgange og en nem måde til at måle ændringernes succes i regressionstests og produktion.
NLU- og talegenkendelsesindstilling
Implementer den trænede NLU-model til både NLU-maskinen og til tale til tekst-transskriptionsmaskinen på samme tid som en domænesprogsmodel. Dette giver den højeste nøjagtighed i talegenkendelsesresultater, semantisk parsing og forståelse af brugerudtalelser på baggrund af dit programs specifikke sprogdomæne.
Test af modellen
Undervis NLU-modellen, når det passer dig, og afprøv den med øvelsessætninger. Identificer problemområder, hvor hensigter overlapper hinanden for tæt, tillidsniveauer skal øges, eller der skal defineres yderligere enheder.
Har du brug for yderligere oplysninger, før du tilmelder dig?
Kontakt os for at tale med en specialist i dag.
Nuance Mix
Se, hvordan du kan bruge Nuance Mix til at designe, udvikle, teste og vedligeholde samtalebaserede AI-programmer.
Dialogen Nuance
Design flersprogede, samtalebaserede interaktioner på tværs af flere kanaler ubesværet i et enkelt projekt.
Instrumentpanelet Mix
Få adgang til de fulde funktioner i Nuance Mix – fra design til bygning til implementering – i et enkelt dashboard.