Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Введем имя сущности @location.

И нажмем Create entity.

Далее мы будем вводить значения сущностей и возможные синонимы.

А затем нажимать кнопку Add value.

И вы можете добавлять синонимы для городов, если у города есть другие названия или люди ссылаются на местоположение магазина по его улице или району в городе.

Близлежащие небольшие города также могут выступать в качестве синонимов.

Также, значения сущностей также могут иметь шаблоны, которые добавляются в раскрывающемся списке Синонимы.

Шаблон – это расширенная функция, которая позволяет определять значение сущности не на основе конкретной строки, а на основе шаблона, такого как отформатированный номер телефона, адрес электронной почты или адрес веб-сайта.

И в любой момент вы можете нажать на значение сущности, чтобы изменить его значение или синоним.

Также вы можете нажать кнопку Показать рекомендации, чтобы выбрать синонимы из списка, предоставленного Watson.

И в конце используйте панель Try it, чтобы проверить эти значения сущностей.

Попробуйте ввести вопросы.

What are your hours of operation in Montreal.

Where is your Montreal strore located

Теперь мы можем распознать цель и города, соответствующие нашим магазинам.

Но что произойдет, если пользователь введет вопрос для Сиэтла или для Мумбаи, где у нас нет магазина?

Вы заметите, что, так как у нас нет значения сущности для Сиэтла или Мумбаи, ни один из них не будет выбран в качестве значения сущности.

И мы можем структурировать нашего чат-бота для предоставления общего, информативного ответа, если не указано распознанное местоположение.

Но если мы хотим обнаружить все местоположения, чтобы предоставить более персонализированный ответ (например, «К сожалению, у нас нет магазина в Сиэтле …»), нам потребуется сущность, которая включает в себя список всех крупных городов.

И это можно легко достичь с помощью системных объектов.

Системные объекты позволяют легко обнаруживать общие специфические фрагменты информации, такие как даты, время, числа, валюты и т. д.

И среди них, существует объект @sys-location, который будет определять для нас местоположение и будет обрабатывать любой город (или штат, страну и т. д.).

И теоретически нам даже не нужна наша сущность @location, мы могли бы просто использовать @sys-location.

Хотя здесь есть два ограничения:

Вы не можете определять синонимы для городов, обнаруженных с помощью @sys-location.

И нечеткое сопоставление в настоящее время недоступно для сущности @sys-location.

Чтобы добавить сущность @sys-location, нажмите «Системные сущности» в разделе «Сущности» вашего навыка.

И включите @sys-location.

Теперь, попробуйте ввести вопрос hours for Toronto.

Вы заметите, что обнаружены сущности @sys-location и @location.

Импорт и экспорт сущностей с помощью файлов CSV работает очень похоже на намерения.

Когда вы выбираете одну или несколько сущностей, отметив флажки рядом с ними, вам будет предложено экспортировать их в CSV файл.

Кроме того, вы можете импортировать сущности, нажав кнопку «Импортировать» рядом с «Create entity».

Загрузите файл CSV с двумя новыми сущностями, который прилагается к лекции.

И импортируйте его.

После успешной загрузки и импорта сущностей вы должны увидеть их в списке.

Теперь, давайте, наконец, рассмотрим третий компонент диалогового навыка.

А именно сам диалог.

Компонент диалога позволяет нам выдавать ответ пользователю на основе его намерения и специфики его запроса, которую мы определяем с помощью сущности.

Наш чат-бот может обнаруживать и классифицировать вводимые пользователем данные, но он еще пока не может ответить пользователю.

Например, когда пользователь приветствует нас, мы можем захотеть ответить «Привет! Могу я чем-нибудь помочь?".

То же самое верно и для более сложных запросов.

Мы должны использовать точно настроенную классификацию, которую нам дают намерения и сущности, чтобы обеспечить надлежащий и точный ответ пользователю.

Диалог – это дерево узлов, и каждый узел обычно обрабатывает один конкретный сценарий.

Например, здесь у нас есть три узла.

Первый узел – это Welcome, который обрабатывает приглашение чатбота.

Другими словами, наше приветствие при первом появлении пользователя.

Затем у нас есть узел Greetings для ответа на приветствие пользователя.

И, наконец, у нас есть специальный резервный узел, который будет уведомлять пользователя о том, что чатбот не совсем уверен в том, что спрашивает пользователь.

Welcome и Anything else – это два узла по умолчанию, созданные для вас при первом создании диалога для вашего чат-бота.