NLU-Entitäten

Entitäten bieten Ihrem Modell zusätzlichen Kontext, 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 in 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 lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Systementitäten und anwenderdefinierte. Systementitäten wie DATUM, UHRZEIT und ORT sind in Ihrer -Instanz standardmäßig verfügbar. Sie können Ihre eigenen anwenderdefinierten Entitäten erstellen, um Kontext bereitzustellen, der für Ihr Unternehmen relevant ist.

Es gibt fünf Arten von anwenderdefinierten Entitäten. Wählen Sie einen der folgenden Links, um mehr zu erfahren.

• Einfache Entität erstellen
• Erstellen Sie eine zugeordnete Entität
• Musterentität erstellen
• Vom System abgeleitete Entitäten erstellen
• Erstellen Sie eine offene Entität

Wenn Sie Entitäten erstellen, kommentieren Sie sie bei Äußerungen, um Beispiele bereitzustellen, mit denen Ihr Modell lernen kann. Durch das Kommentieren von Entitäten versehen Sie Ihr Modell mit sprachlichen Zuordnungen und einem aussagekräftigen Kontext für das Systemvokabular. Anmerkungen erhöhen die Relevanz von Entitäten und helfen Ihrem Modell, als Antwort auf die Eingaben Ihrer Anwender die richtige Aktion auszuführen.

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

Reguläre Ausdrücke

Reguläre Ausdrücke (reguläre Ausdrücke) 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 sie für die Wiederverwendung durch andere Absichten im Modell verfügbar machen. Wenn Sie das Kontrollkästchen Modellverfügbarkeit beim Erstellen der Entität 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.

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 mehrere Werte bereitstellen, die das Modell als Kontext bei der Interpretation von Äußerungen verwenden kann.
• Musterentität erstellen
  Erstellen Sie eine Musterentität aus einem Wort oder einem 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 finden, abgleichen und verwalten kann.