Erkennung von Irrelevanz in NLU
Sorgen Sie dafür, dass Virtual Agent Chats mit Irrelevantkeitserkennung fokussiert bleiben. Verwenden Sie die Funktion „Irrelevanzerkennung“, um Ihr NLU -Modell zu trainieren, um Vorhersagen für Äußerungen zu vermeiden, die nicht relevant sind.
Zusammenfassungsinformationen
Die Funktion „Irrelevanzerkennung“ verbessert die Vorhersagegenauigkeit von NLU -Modellen, indem sie so trainiert wird, dass bestimmte Äußerungen ignoriert werden. Diese Äußerungen Ihrer Anwender gelten möglicherweise für keine Absicht und sollten daher keine Vorhersage erhalten.
Um sicherzustellen, dass Modelle keine Absicht vorhersagen, wenn sie dies nicht sollen, können Sie Äußerungen als Nicht relevantmarkieren. Diese markierten Äußerungen sind Teil des Modelltrainings. Wenn das veröffentlichte Modell auf ähnliche Äußerungen von Benutzern stößt, wird keine Absicht abgeglichen oder vorhergesagt.
In der Tabelle „Irrelevanzerkennung“ können Sie Äußerungen verwalten, die als Nicht relevantmarkiert sind.
Rollen, Verwendung und Navigation
Verwenden Sie die Rolle nlu_admin oder admin, um auf die Irrelevanzerkennung zuzugreifen. Die Rolle nlu_editor kann auch auf die Erkennung von Irrelevanz zugreifen, muss jedoch einem Modell zugewiesen sein, um den Inhalt dieses Modells zu bearbeiten.
Die Irrelevanzerkennung ist nur für Virtual Agent Modelle verfügbar.
- Navigieren zu . Die Registerkarte Virtual Agent wird standardmäßig geöffnet.
- Scrollen Sie in der Liste der Virtual Agent Modelle nach unten zum Abschnitt Modellleistung steigern.
- Scrollen Sie horizontal, um die Karte Chats fokussiert haltenzu finden, und wählen Sie die zugehörige Schaltfläche Zur Irrelevantkeitserkennung wechseln.
Hinzufügen von Äußerungen zur Irrelevantkeitserkennung
Es gibt mehrere Methoden, um der IrrelevanzerkennungÄußerungen hinzuzufügen:
- Das Virtual Agent -Chatprotokoll: Wenn Sie in der Experten-Feedbackschleife in NLU-Workbencheine Äußerung überprüfen, die aus dem Virtual Agent -Chatprotokoll erfasst wurde, können Sie sie als Nicht relevantmarkieren. Das System fragt, ob dies für ein bestimmtes Modell oder für alle Modelle irrelevant sein soll. Nach dem Hinzufügen werden diese Äußerungen in der Experten-Feedbackschleife möglicherweise als NO_INTENT angezeigt.
Weitere Informationen zur Experten-Feedbackschleife in NLUfinden Sie unter NLU Experten-Feedbackschleife.
Diese Äußerungen haben eine Quelle von VA-Chatprotokollen in der Tabelle „Irrelevanzerkennung“.
Manuelle Eingabe: Geben Sie unter „Irrelevanzerkennung“ Ihre Äußerung in das Feld Äußerungen hier eingeben ein, und wählen Sie dann Hinzufügenaus. Das System fragt, ob dies für ein bestimmtes Modell oder für alle Modelle irrelevant sein soll.
Diese Äußerungen haben in der Tabelle „Irrelevanzerkennung“ die Quelle „ Manuell “.
- Importieren: Wenn Sie eine CSV- oder XLSX-Datei (Excel-Arbeitsmappe) verwenden, um Trainingsäußerungen und deren Absichten zu importieren, können Sie irrelevante Äußerungen angeben, indem Sie die Spalte Absicht leer lassen. Diese Äußerungen werden in Bereichen wie Experten-Feedbackschleife und Konfliktanalyse als NO_INTENT angezeigt.
Weitere Informationen zum Importieren von Äußerungen und Absichten finden Sie unter Erstellen Sie ein NLU -Modell aus einer CSV-Datei.
Diese Äußerungen haben in der Tabelle „Irrelevanzerkennung“ die Quelle „ Manuell “.
Verhalten irrelevanter Äußerungen
Es gibt zwei Arten von irrelevanten Äußerungen: solche, die einem bestimmten Modell zugeordnet sind, oder solche, die für ein beliebiges Modell irrelevant sind. Einem Modell können maximal 200 irrelevante Äußerungen zugeordnet werden.
Im Folgenden finden Sie Details zur Interaktion dieser beiden Typen und des Maximums von 200.
Wenn ein Modell zum Trainieren übermittelt wird, werden maximal 200 irrelevante Äußerungen übermittelt. Zuerst werden irrelevante Äußerungen übermittelt, die direkt diesem Modell zugeordnet sind. Anschließend werden Äußerungen übermittelt, die als für kein Modell relevant eingestuft wurden. Die Summe dieser Typen überschreitet nicht 200.
Wenn einem Modell 200 irrelevante Äußerungen zugeordnet sind und eine neue irrelevante Äußerung hinzugefügt wird, wird die älteste Äußerung des Modells verworfen. Die neue irrelevante Äußerung kann von einem der beiden Typen sein (nicht relevant für das spezifische Modell oder nicht relevant für jedes Modell).
Ein Modell darf nicht mehr irrelevante Äußerungen als normale Trainingsäußerungen enthalten.
Konfliktanalyse
Wenn eine Äußerung als irrelevant markiert ist und eine ähnliche Äußerung in einer Absicht vorhanden ist, trifft das Modell keine Vorhersage für diese Äußerung. Mit anderen Worten: irrelevante Äußerungen haben Vorrang vor Trainingsäußerungen.
Da sich irrelevante Äußerungen auf die Vorhersagen des Modells auswirken, werden sie als Konflikte angezeigt, wenn sie sich mit Trainingsäußerungen überschneiden.- Modul „Modellübergreifende Konfliktanalyse“. Weitere Informationen zu diesem Modul finden Sie unter Konfliktanalyse für mehrfache Modelle.Hinweis:Das Modul „Modellübergreifende Konfliktanalyse“ ist mit der Anwendung NLU-Workbench – Erweiterte Funktionen von ServiceNow® Storeverfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter NLU-Workbench – erweiterte Funktionen.
- Die Registerkarte „Konflikte“ einer Absicht. Weitere Informationen zu Konflikten in einer Absicht finden Sie unter Beheben Sie Absichtsprobleme.
Beachten Sie, dass irrelevante Äußerungen auf der Konfliktseite nicht bearbeitet oder gelöscht werden können. Kopieren Sie die irrelevante Äußerung von der Konfliktseite auf die Seite „Irrelevanzerkennung“, um die Äußerung zu ändern oder zu löschen.
Weitere Informationen
- Versuchen Sie, in Testsätzen etwa 10 % der Testäußerungen als irrelevant einzubeziehen. Dies hilft bei der Bewertung, wie Ihr Modell mit Äußerungen umgeht, für die keine Absicht vorhergesagt werden sollte. Wenn Sie Trainings- oder Testäußerungen aus einer CSV- oder XLSX-Datei (Excel-Arbeitsmappe) importieren, können Sie angeben, dass eine Äußerung irrelevant ist, indem Sie die Spalte Absicht leer lassen.
- Beim Testen von Modellen mit Testsätzen werden die Ergebnisse als Richtig betrachtet, wenn für eine irrelevante Äußerung keine Absicht vorhergesagt wird.
- Äußerungen, die als nicht relevant markiert wurden, können später neu zugewiesen werden. Wenn beispielsweise eine neue Absicht erstellt wird, können vorhandene irrelevante Äußerungen der neuen Absicht manuell zugewiesen werden. Sie werden dann Teil der normalen Trainingsäußerungen.
Um eine Äußerung in der Irrelevanzerkennung neu zuzuweisen, erweitern Sie die Liste in der Spalte Korrigierte Absicht, und wählen Sie die entsprechende Absicht aus. Stellen Sie sicher, dass Sie nach der Neuzuweisung auf die Schaltfläche Feedback speichern klicken. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie das Modell neu trainieren, um diese Aktualisierungen in das Modell zu integrieren.
- Irrelevante Äußerungen sind keinen bestimmten Absichten innerhalb eines Modells zugeordnet. Sie sind entweder einem Modell zugeordnet oder als für kein Modell relevant markiert.
- Die Äußerungen, die als für kein Modell relevant markiert sind, werden als Teil der Trainingsdaten für jedes Modell übermittelt. Mit anderen Worten, diese gelten für alle Modelle.
- Modelltraining ist erforderlich, um nicht relevanteÄußerungen zu integrieren. Wenn Sie ein Modell trainieren, werden allen Modellen neu markierte Äußerungen hinzugefügt.
- Äußerungen können in der Tabelle „Irrelevanzerkennung“ gelöscht oder bearbeitet werden.
- Irrelevante Äußerungen sollten einen anderen Inhalt haben als Äußerungen, die einer Absicht zugeordnet sind.