NLU-Entitäten

Entitäten stellen Ihrem Modell zusätzlichen Kontext bereit, wenn sie Benutzereingaben erhalten. Fügen Sie Ihren Äußerungen und Absichten Entitäten hinzu, um die Vorhersagen Ihres Natural Language Understanding (NLU)-Modells zu verbessern.

Stellen Sie sich Entitäten als Objekt der Aktion vor, die der Benutzer ausführen möchte. Das Modell interpretiert die Äußerung, indem es sie mit einer Absicht abgleicht, verwendet aber auch Entitäten, um weitere Details zur Anforderung zu sammeln.

Wenn ein Benutzer beispielsweise I have a critical problem with a langsam Laptop ( Ich habe ein kritisches Problem mit einem langsamen Laptop) eingibt, prognostiziert das System eine Übereinstimmung mit der Absicht #TroubleshootSlowComputer. Anhand dieser Äußerung identifiziert das Modell auch die folgenden Entitäten:

• HARDWARE (Entität) – Laptop (Wert)
• Dringlichkeit (Entität) – Hoch (Wert)

NLU Entitäten fallen in zwei Kategorien: Systementitäten und benutzerdefinierteEntitäten. Systementitäten wie DATUM, UHRZEIT und STANDORT sind standardmäßig in Ihrer Instanz verfügbar. Sie können eigene benutzerdefinierte Entitäten erstellen, um den für Ihr Unternehmen relevanten Kontext bereitzustellen.

Es gibt fünf Arten von benutzerdefinierten Entitäten. Wählen Sie den Namen der Entität aus, um mehr zu erfahren.

• einfach
• zugeordnet
• Muster
• vom System abgeleitet
• offenes Ende

Wenn Sie Entitäten erstellen, versehen Sie sie mit Äußerungen mit Anmerkungen, um Beispiele für das Lernen Ihres Modells bereitzustellen. Durch das Annotieren von Entitäten stellen Sie Ihrem Modell linguistische Zuordnungen und aussagekräftigen Kontext für das Systemvokabular bereit. Anmerkungen erhöhen die Relevanz von Entitäten und helfen Ihrem Modell, die richtige Aktion als Reaktion auf die Eingaben Ihrer Benutzer auszuführen.

Sie fügen Ihren Äußerungen Entitäten hinzu, wenn Sie die Absichten erstellen. Die Entitäten werden dann dieser Absicht zugeordnet, wodurch Sie die Nummer der zugeordneten Absichten erhalten.

Reguläre Ausdrücke

Reguläre Ausdrücke ( reguläreAusdrücke) helfen Ihrem Modell, Muster zu erstellen, die die Fähigkeit des Modells verbessern, Text zu finden, abzugleichen und zu verwalten. Verwenden Sie reguläre Ausdrücke mit Musterentitäten, damit Ihr Modell Formate wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Incident-Nummern versteht.

Weitere Informationen finden Sie unter Reguläre Ausdrücke in Entitäten verwenden.

Modellverfügbarkeit

Wenn Sie eine Entität erstellen, können Sie die Entität für die Wiederverwendung durch andere Absichten im Modell verfügbar machen. Wenn Sie beim Erstellen der Entität das Kontrollkästchen Modellverfügbarkeit nicht aktiviert haben, können Sie die Entität nachträglich bearbeiten.

Wählen Sie auf der Seite „Modelldetails“ die Option Entitätenaus. Wählen Sie den Namen der Entität aus, um die Seite mit den Entitätsdetails aufzurufen. Wählen Sie dann die Registerkarte Einstellungen aus.

Abbildung : 1. Seite mit Entitätseinstellungen

• Einfache Entität erstellen
  Erstellen Sie mindestens eine einfache Entität aus Wörtern in Ihren Äußerungsbeispielen. Eine Entität ist ein Objekt oder Kontext für eine Aktion.
• Erstellen Sie eine zugeordnete Entität
  Erstellen Sie eine Entität, die einer Vokabularquelle oder einer Liste von Werten zugeordnet ist, die Sie manuell für die Entität erstellen. Zugeordnete Entitäten können dazu beitragen, mehrere Werte bereitzustellen, die das Modell als Kontext bei der Interpretation von Äußerungen verwenden kann.
• Musterentität erstellen
  Erstellen Sie eine Musterentität aus einem Wort oder Ausdruck mit wiederholbaren Mustern, z. B. E-Mail-Adressen und Telefonnummern. Diese Muster helfen dem System, ähnliche Äußerungen basierend auf den Mustern zu erkennen.
• Vom System abgeleitete Entitäten erstellen
  Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Entität, die von einer Standardsystementität wie Datum, Uhrzeit, Dauer oder Standort abgeleitet wurde.
• Erstellen Sie eine offene Entität
  Verwenden Sie eine offene Entität, wenn Sie die Genauigkeit der Absichtsvorhersage verbessern möchten. Entitäten mit offenem Ende helfen Ihrem Modell, sich auf den Kontext der Äußerungen zu konzentrieren.
• Importieren Sie Entitäten
  Verwenden Sie Entitäten wieder, die Sie in Ihren anderen Natural Language Understanding (NLU)-Modellen erstellt haben. Das Importieren von Entitäten spart Zeit und hilft, die Absichten in Ihrem Modell zu verbessern.
• Reguläre Ausdrücke in Entitäten verwenden
  Erfahren Sie, wie Sie reguläre Ausdrücke in Ihren NLU -Entitäten verwenden, um Muster zu erstellen, mit denen das System Text suchen, abgleichen und verwalten kann.