Entités NLU

Les entités fournissent à votre modèle un contexte supplémentaire lors de la réception des entrées de l’utilisateur. Ajoutez des entités à vos énoncés et intentions pour améliorer les prédictions de votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU).

Considérez les entités comme l’objet de l’action que l’utilisateur souhaite effectuer. Le modèle interprète l’énoncé en le faisant correspondre à une intention, mais utilise également des entités pour recueillir plus de détails sur la demande.

Par exemple, si un utilisateur saisit J’ai un problème critique avec un ordinateur portable lent, le système prédit une correspondance avec l’intention #TroubleshootSlowComputer. À partir de cet énoncé, le modèle identifie également les entités suivantes :

• MATÉRIEL (entité) : ordinateur portable (valeur)
• urgence (entité) : élevée (valeur)

NLU Les entités se répartissent en deux catégories : les entités définies par le système et les entités définies par l’utilisateur. Les entités système telles que DATE, TIME et LOCATION sont disponibles par défaut dans votre instance. Vous pouvez créer vos propres entités définies par l’utilisateur pour fournir un contexte pertinent pour votre entreprise.

Il existe cinq types d’entités définies par l’utilisateur. Sélectionnez l’un des liens suivants pour en savoir plus.

• Créer une entité simple
• Créer une entité mappée
• Créer une entité de modèle
• Créer une entité dérivée du système
• Créer une entité ouverte

Lorsque vous créez des entités, annotez-les sur des énoncés pour fournir des exemples afin d’aider votre modèle à apprendre. En annotant des entités, vous fournissez à votre modèle des associations linguistiques et un contexte significatif pour le vocabulaire du système. Les annotations renforcent la pertinence des entités et aident votre modèle à effectuer l’action correcte en réponse aux entrées de vos utilisateurs.

Vous ajoutez des entités à vos énoncés lorsque vous créez les intentions. Les entités sont ensuite associées à cette intention, ce qui vous donne le numéro d’intentions associées .

Expressions régulières

Les expressions régulières (regex) permettent à votre modèle d’établir des modèles qui améliorent la capacité de ce modèle à localiser, mettre en correspondance et gérer du texte. Utilisez des expressions régulières avec des entités de modèle pour aider votre modèle à comprendre les formats tels que les adresses e-mail, les numéros de téléphone et les numéros d’incident.

Pour en savoir plus, consultez Utilisation d’expressions régulières dans les entités.

Disponibilité du modèle

Lorsque vous créez une entité, vous pouvez choisir de rendre l’entité disponible pour réutilisation par d’autres intentions dans le modèle. Si vous n’avez pas coché la case Disponibilité du modèle lors de la création de l’entité, vous pouvez modifier l’entité par la suite.

Sur la page Détails du modèle, sélectionnez Entités. Sélectionnez le nom de l’entité pour afficher la page des détails de l’entité. Ensuite, sélectionnez l’onglet Paramètres .

Figure 1. Page Paramètres de l’entité

• Créer une entité simple
  Créez une ou plusieurs entités simples à partir de mots dans vos exemples d’énoncés. Une entité est l’objet ou le contexte d’une action.
• Créer une entité mappée
  Créez une entité mappée à une source de vocabulaire ou à une liste de valeurs que vous créez manuellement pour l’entité. Les entités mappées peuvent aider à fournir plusieurs valeurs que le modèle peut utiliser comme contexte lors de l’interprétation des énoncés.
• Créer une entité de modèle
  Créez une entité de modèle à partir d’un mot ou d’une phrase avec des modèles répétables, tels que des adresses e-mail et des numéros de téléphone. Ces modèles aident le système à reconnaître des énoncés similaires en fonction des modèles.
• Créer une entité dérivée du système
  Créez une entité personnalisée dérivée d’une entité système par défaut telle que la date, l’heure, la durée ou l’emplacement.
• Créer une entité ouverte
  Utilisez une entité ouverte lorsque vous souhaitez améliorer la précision de la prédiction d’intention. Les entités ouvertes permettent à votre modèle de se concentrer sur le contexte des énoncés.
• Importer des entités
  Réutilisez les entités que vous avez créées dans vos autres Compréhension du langage naturel modèles (NLU). L’importation d’entités permet de gagner du temps et d’améliorer les intentions de votre modèle.
• Utilisation d’expressions régulières dans les entités
  Apprenez à utiliser des expressions régulières dans vos NLU entités pour établir des modèles qui aident le système à localiser, mettre en correspondance et gérer le texte.