Intenções do NLU

As intenções orientam as respostas dos seus modelos correspondendo uma ação do sistema às entradas do usuário. Modelos com boas intenções ajudam Virtual Agent e a pesquisa a responder aos usuários com precisão.

Pense nas intenções como o núcleo que impulsiona a compreensão da linguagem natural. As intenções ajudam os modelos a traduzir enunciados de seus usuários em ações que o sistema pode executar. As intenções têm um desempenho melhor se seus enunciados, entidades e vocabulário trabalharem juntos para oferecer suporte ao seu modelo. O uso de vocabulário e exemplos de enunciados realistas pode ajudar o sistema a ser mais preciso ao prever as intenções.

Ao criar seu modelo Compreensão da linguagem natural (NLU), você adiciona intenções para corresponder às entradas do usuário com as ações do sistema. Quanto mais intenções um modelo tiver, mais ações ele poderá realizar quando receber enunciados de seus usuários. As intenções do modelo podem executar várias ações, desde a criação de solicitações de serviço de hardware até a adição de usuários a grupos.

Para acessar as intenções do seu modelo, navegue até a página de visão geral de um modelo. Na fase Criar e treinar seu modelo, selecione Exibir fase. A guia Intenções é exibida por padrão.

Um modelo pode conter até 750 intenções. No entanto, modelos com mais de 300 intenções ou 4.500 enunciados, o que ocorrer primeiro, demoram mais para treinar, testar e publicar.

Nota:

Ao criar intenções, lembre-se de que às vezes elas podem afetar umas às outras. Por exemplo, você cria e testa uma intenção que funciona em um ou dois enunciados. Mas quando você o testa em um ambiente de intenção maior, ele pode se comportar de forma diferente. Para reduzir a probabilidade de um evento desse tipo, convém criar pelo menos cinco intenções em um modelo antes de iniciar os testes apropriados.

Para começar a adicionar conteúdo ao seu modelo, consulte Criar uma intenção NLU.

A coluna Habilitada mostra se a intenção está ativa ou não nas previsões. Um administrador de NLU pode desativar uma intenção individual, mas mantê-la no modelo.

No entanto, se uma intenção for mapeada para um tópico publicado do Virtual Agent:

• Você não pode desativar a intenção.
• Você não pode excluir a intenção.

Depois de alterar o status Habilitado de uma intenção, treine novamente o modelo.

Enunciados

As intenções contêm enunciados de treinamento, que são exemplos de entradas que o modelo pode ver dos usuários. Cada intenção em um modelo tem seus próprios enunciados. Quando treinado, o modelo aprende a reconhecer enunciados semelhantes dos usuários e a responder com a intenção correspondente.

Selecione uma intenção para acessar a página de detalhes da intenção. A guia Enunciados lista todos os enunciados atualmente na intenção.

Depois de adicionar enunciados, você pode editar, copiar, mover ou excluir os enunciados usando os ícones na coluna à direita. Você pode mover ou excluir vários enunciados selecionando a caixa à esquerda primeiro e usando o botão Executar ação nas linhas selecionadas.

Veja alguns aspectos a considerar ao adicionar enunciados a intenções:

• Um modelo deve ter pelo menos uma intenção, com um mínimo de 5 enunciados em cada intenção.
• Uma intenção precisa de pelo menos 5 enunciados para começar o treinamento.
• No momento, o sistema oferece suporte a enunciados de até 25 palavras ou 200 caracteres. Enunciados que excedem esse limite não retornam uma previsão de intenção.
• No momento, o sistema oferece suporte a até 20.000 enunciados em um único modelo.
• Modelos com mais de 4.500 enunciados demoram mais para treinar, testar e publicar.

Forneça vocabulário para todas as palavras ou frases que sejam relevantes para sua organização ou domínio ao adicionar enunciados ao seu modelo. O vocabulário ajuda na previsão de intenção de palavras e frases que os usuários provavelmente usarão. Você pode usar o símbolo @ ao adicionar um enunciado para chamar uma origem de vocabulário. Para obter mais contexto e exemplos, consulte Vocabulário de NLU.

Entidades associadas

Seu modelo usa entidades para fornecer contexto e significado adicionais ao prever a entrada do usuário. Você adiciona entidades aos enunciados de treinamento de sua intenção para fornecer ao sistema mais informações para executar a ação pretendida.

Para obter mais informações, consulte Entidades de NLU.

Problemas de intenção

A criação de modelos grandes aumenta a chance de que as intenções se sobreponham, entrem em conflito ou falhem em conter enunciados de treinamento suficientes. Por exemplo, os exemplos de enunciado em uma intenção podem acabar idênticos aos exemplos em outra intenção. Se suas intenções entrarem em conflito, o modelo poderá não saber qual intenção prever ao receber a entrada do usuário.

Se o seu modelo tiver problemas ou conflitos, a página Intenções exibirá cartões mostrando o número de intenções afetadas.

Selecione um cartão para ver uma lista filtrada de intenções com esse problema. A resolução de problemas garante que suas intenções atendam aos requisitos e funcionem conforme o esperado.

Para obter mais informações, consulte Resolver problemas de intenção.

• Criar uma intenção NLU
  Crie uma intenção para o modelo Compreensão da linguagem natural (NLU). As intenções fornecem ao seu modelo uma ação do sistema a ser executada quando ele recebe a entrada do usuário.
• Reutilizando intenções de modelos NLU pré-criados
  Reutilize as intenções Compreensão da linguagem natural (NLU) importando-as de um modelo NLU pré-criado para outros modelos. A reutilização de intenções economiza tempo ao criar seus modelos.
• Importar uma intenção NLU
  Ao criar intenções para o modelo Compreensão da linguagem natural (NLU), você também pode importar e reutilizar intenções de outros modelos no mesmo escopo da aplicação. A reutilização de intenções economiza tempo ao criar novos modelos.
• Resolver problemas de intenção
  Use os cartões de problema para identificar intenções que têm conflitos, precisam de revisão ou precisam de mais enunciados. A resolução de problemas de intenção garante que as intenções em seus modelos Compreensão da linguagem natural (NLU) funcionem corretamente.