Lösen Natural Language Understanding(NLU) Themen-Discovery-Probleme

Wenn eine Absicht nicht wie erwartet ausgewählt wird, können Sie NLU-Vorhersagefehler beheben.

Tipps zur schnellen Fehlerbehebung

Wenn ein Virtual Agent Wird nicht erkannt, überprüfen Sie Folgendes:

Ist NLU für die Sitzungssprache aktiviert?

Aktivieren Sie die Sprache in Natural Language Understanding(NLU)-Einstellungen für Virtual Agent. Details finden Sie unter Aktivieren Sie NLU-Sprachen in Virtual Agent Einstellungen.

Wird das NLU-Modell für die Sitzungssprache trainiert und veröffentlicht?

Ihr Thema verwendet möglicherweise nicht die neuesten Änderungen an Ihrem Modell. Für ServiceNow® NLU, siehe Trainieren und testen Sie Ihr NLU-Modell Und Virtual Agent-Thema veröffentlichen.

Ist Virtual Agent Thema veröffentlicht, erkennbar und an ein veröffentlichtes NLU-Modell und eine veröffentlichte Absicht für die Sitzungssprache gebunden?

Das Thema muss an ein einzelnes Modell und eine einzelne Absicht für eine bestimmte Sprache gebunden sein. Stellen Sie sicher, dass keine doppelten Absichten an andere Themen gebunden sind. Stellen Sie sicher, dass sich das Thema, das Modell und die Absicht in derselben Domäne befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Virtual Agent-Thema veröffentlichen.

Sind Rollen oder Bedingungen für angegeben Virtual Agent Thema auf der Registerkarte Eigenschaften in Virtual Agent Designer?

Wenn das Thema nur für bestimmte Rollen oder unter bestimmten Bedingungen angezeigt wird, kann dies die Themen-Discovery behindern. Details finden Sie unter Registerkarte „Themeneigenschaften“.

Warum Virtual Agent Mein Thema auf Spanisch, aber nicht auf Französisch entdecken?

Es gibt mehrere Möglichkeiten:

• Nicht alle Sprachen werden von allen NLU-Anbietern unterstützt. Details finden Sie unter Sprachunterstützung für NLU Services.
• Nicht alle Themen sind an ein sprachspezifisches NLU-Modell und eine sprachspezifische Absicht gebunden.
  Beispielsweise kann Thema A wie folgt zugeordnet werden:

  • An Modell A und Absicht A für Englisch gebunden
  • An Modell A und Absicht A für Spanisch gebunden
  • NICHT an ein Modell oder eine Absicht für Französisch gebunden

  Erstellen Sie in diesem Szenario ein französisches Modell und eine französische Absicht für das Thema. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung mehrsprachiger Modelle .

Warum wurde eine Themenvariable NICHT ausgefüllt?

Überprüfen Sie Folgendes:

• Der Anwendereingabeknoten des Themas wurde nicht mit einer zugehörigen Entität konfiguriert. Verwenden Sie NLU-Entität Eigenschaft für den Knoten in Virtual Agent-Designer.

  

• Das Vorhersageergebnis enthielt eine NLU-Entität mit einer Konfidenzpunktzahl, die kleiner als der konfigurierte Konfidenzschwellenwert war.
• Der NLU-Entitätswert für den Knoten war ungültig. Beispielsweise können Sie das Wort „rot“ nicht auf einen Entitätstyp „Datum/Uhrzeit“ anwenden.

Testen Sie die Discovery aus dem Thema.

Führen Sie einen der folgenden Schritte aus:

• Schieben Sie auf der Homepage den Umschalter für den Discovery-Typ auf NLU/Stichwort , Und wählen Sie dann aus Testen Sie NLU-/Stichwortthemen . Geben Sie Ihre Äußerung ein, und beobachten Sie die Analysieren Sie Testausdrücke Registerkarte.
• Öffnen Sie das Thema in Virtual Agent-Designer, Und wählen Sie dann aus Testen . Wählen Sie im Testfenster die aus Themen-Discovery einschließen Kontrollkästchen. Geben Sie Ihre Äußerung ein, und beobachten Sie die Analysieren Sie Testausdrücke Registerkarte.

Details finden Sie unter Wird Getestet NLU/Stichwortthemen. Informationen zur Funktionsweise der Themen-Discovery finden Sie unter Natural Language Understanding Themen-Discovery-Logik in Virtual Agent.

Ist „Setup-Thema“ das betreffende Thema?

Wenn ja, muss sie in konfiguriert werden Konversations-Schnittstellen Chat-Einstellungen für die Erkennung. Details finden Sie unter Konfigurieren Sie ein Virtual Agent Chat-Experience.

Fragen oder Probleme beim MID-Themenwechsel.

Warum ist die Konversation nach wieder zu Thema A zurückgekehrt Virtual Agent Zu Thema B gewechselt?

Die Themen-Flow nach Themenwechsel fortsetzen Attribut ist für das Thema aktiviert. Sie finden diesen Umschalter auf der Eigenschaften Registerkarte unter Erweiterte Eigenschaften > Zusätzlichan.

Warum wurde die Konversation nach NICHT zum Thema A zurückgegeben Virtual Agent Zu Thema B gewechselt?

Die Themen-Flow nach Themenwechsel fortsetzen Attribut ist für das Thema deaktiviert. Sie finden diesen Umschalter auf der Eigenschaften Registerkarte unter Erweiterte Eigenschaften > Zusätzlichan.

Wenn Virtual Agent Findet keine Absicht. Wird eine Stichwortsuche im Mid-Thema verwendet?

Nein.

Sind die Variablen von Thema A nach dem Wechsel für Thema B verfügbar?

Nein.

Sind Variablen von Thema B für Thema A verfügbar, wenn Thema A fortgesetzt wird?

Nein.

Weitere Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie in den folgenden Tabellen.

NLU-Vorhersageinformationen in den offenen NLU-Tabellen überprüfen

Beim Überprüfen oder Debugging von Themen, die verwenden Natural Language Understanding( NLU) Können Sie verschiedene offene NLU-Tabellen verwenden, um die NLU-Vorhersageergebnisse für Ihre Themen anzuzeigen. Zum Beispiel enthalten die Tabellen „Feedbacks zur NLU-Absichtvorhersage öffnen“ und „Feedbacks zur NLU-Entitätsvorhersage öffnen“ detaillierte Informationen zur NLU-Verarbeitung, die von Anwendungen (z. B. Virtual Agent) durchgeführt wird, um Themenabsichten und Entitäten (Slot-Füllung) zu bestimmen.

Tabelle „Feedbacks zur NLU-Absichtvorhersage öffnen“

Die Tabelle Open NLU Predict Intent Feedbacks [Open_nlu_Predict_Intent_Feedback] zeigt die Absichtsverarbeitung einer Anwendung (in diesem Fall) Virtual Agent) Wird als Antwort auf ein NLU-Absichtsvorhersageergebnis ausgeführt. Das Ziel für Virtual Agent Dient zum Zuordnen einer vorhergesagten NLU-Absicht zu einem Virtual Agent Thema. Wann Immer Virtual Agent Schlägt ein Thema vor. Ein Datensatz des Vorhersageergebnisses wird dieser Tabelle hinzugefügt. Wenn Virtual Agent Findet kein Thema, es findet keine Vorhersage statt, und ein Datensatz ist markiert SkippedWird dieser Tabelle hinzugefügt.

Um die Tabelle anzuzeigen, navigieren Sie zu Alle , Und geben Sie dann ein Open_nlu_Predict_Intent_Feedback.list Im Navigationsfilter.

Tabelle : 1. Schlüsselfelder in der Tabelle „Open NLU Predict Intent Feedbacks“

Feld	Beschreibung
App	Anwendung, die NLU nutzt. Beispiel: VA( Virtual Agent).
App-Dokument	sys_id des Anwendungsdatensatzes. Beispiel: sys_cs_topic.sys_id.
App-Dokumenttabelle	Tabelle des Anwendungsdatensatzes. Beispiel: sys_cs_topic(Thementabelle).
Automatisch ausgewählt	Boolescher Wert, der angibt, ob das System nur eine Absicht oberhalb des Vorhersageschwellenwerts erkannt hat, und daher die Anwendung das Thema ausgeführt hat, das derselben Absicht entspricht: trueOder false.
Aktuelle Absicht	NLU-Absicht, die von der Anwendung verwendet wurde, als die NLU-Vorhersage übermittelt wurde. Dieses Feld kann leer sein. Zum Beispiel eine Absicht, die in verwendet wird Virtual Agent Anwendung könnte sein Change password.
Domäne	Die Domäne der Absicht. Beispiel: Global oder ITSM.
Anzeigename des externen Modells	Name des externen NLU-Modells. Zum Beispiel der Name der NLU-Anwendung IBM Watson Assistant.
Ursache des Absichtswechsels	Name des ursprünglichen Themas, das den Anwender zur Bestätigung auffordert. In dieser Spalte gibt es zwei mögliche Szenarien für Werte: Der Anwender wird zur Bestätigung der ursprünglichen Absichtsübereinstimmung für seine Äußerung ( Fragen Sie den Anwender, ob das von VA ausgewählte Thema richtig ist Der Umschalter ist in aktiviert NLU-Einstellungen ). Wenn der Anwender zu einer ersten Äußerung aufgefordert wird, kann dieser Wert das Begrüßungsthema sein. Wenn der Wert ist empty, Der Anwender wurde entweder nicht zur anfänglichen Übereinstimmung aufgefordert, oder der Anwender hat die ursprünglich übereinstimmende Themenabsicht abgelehnt. Der Anwender wird zur Bestätigung eines Absichtswechsels im MID-Thema ( Fragen Sie den Anwender, ob das gewechselte Thema korrekt ist Der Umschalter ist in aktiviert NLU-Einstellungen ). Wenn der Anwender zum Wechseln im MID-Thema aufgefordert wird, ist dieser Wert der Name des Themas, das er zum Zeitpunkt des Wechsels angezeigt hat. Hinweis: Systemaufgaben können auch hier angezeigt werden, die Sie ignorieren können. Beispiel: __silent_TerminateGoal_a3817a5f7ca7439b8.
Ursache des Absichtswechsels – aktuelle Aufgabe	Name der Aufgabe (des Knotens), von der der Anwender wechselt. Hinweis: Systemaufgaben können auch hier angezeigt werden, die Sie ignorieren können. Beispiel: __silent_TerminateGoal_a3817a5f7ca7439b8.
Zugeordnet	Boolescher Wert, der angibt, ob die Anwendung ( Virtual Agent) Betrachtete die Vorhersage als nutzbar, indem die Absicht mit einem verfügbaren Thema abgeglichen wird: trueOder false.
Modellanzeigename	Name des ServiceNow NLU-Modells.
Modell-ID	ID des NLU-Modells, für das die Vorhersage eingereicht wurde.
Modellname	Name des NLU-Modells, für das die Vorhersage eingereicht wurde.
Ergebnis der NLU-Themen-Discovery	Vorhersageergebnis für die erste Äußerung in einer Konversation als Teil der Themen-Discovery: Fallback für KI-Suche : Es wurde keine Vorhersage getroffen. KI-Suche Wurde als Fallback verwendet. Richtig : Eine einzelne Vorhersage wurde getroffen. Der Anwender hat bestätigt, dass das Thema korrekt ist. Richtig Unter Mehreren : Es wurden mehrere Vorhersagen getroffen. Dieses Ergebnis gibt an, dass der Anwender diese Vorhersage ausgewählt hat. Andere Vorhersagedatensätze sind als nicht kategorisiert markiert. Wurde ohne Bestätigung beendet : Der Anwender wird ohne Bestätigung beendet. Falsch : Eine einzelne Vorhersage wurde getroffen. Der Anwender hat bestätigt, dass das Thema falsch ist. Falsch Unter Mehreren : Es wurden mehrere Vorhersagen getroffen, aber der Anwender hat keines der vorgeschlagenen Themen ausgewählt. Dieses Ergebnis gibt an, dass diese Vorhersage den höchsten Vorhersagekonfidenzwert hatte. Die anderen Vorhersagedatensätze sind als nicht kategorisiert markiert. Richten Sie Die Themenvorhersage Ein : Setup-themenbezogene Vorhersage wurde ohne getroffen KI-Suche. Übersprungen : Es wurde keine Vorhersage getroffen. Mit neuer Äußerung übersprungen : Wenn das Themenmenü angezeigt wurde, hat der Anwender eine neue Äußerung eingegeben. Nicht Kategorisiert : Keine der obigen Bedingungen wurde erfüllt, oder der Anwender hat die Konversation abgebrochen.
NLU-Modellsprache	Sprache des für die Vorhersage verwendeten NLU-Modells.
Vorhersage	Name der vorhergesagten Absicht
Auditprotokoll der Vorhersage	Verweis auf die Tabelle der offenen NLU-Vorhersageprotokolle [open_nlu_predict_log]
Vorhersagekonfidenz	Wert für die Vertrauenswürdigkeit der Vorhersage
Sitzungssprache Der Anfordernden Person	Sprachcode der Sitzungssprache der anfordernden Person, wenn Dynamische Übersetzung Ist aktiviert. Wenn der Anwender beispielsweise auf Französisch eingibt, der Code frIst gespeichert. Wenn die Spracherkennung aktiviert ist und der Anwender Text in einer Sprache eingibt, die nicht die Standardsprache ist, Virtual Agent Fordert den Anwender auf, seine Sprache zu bestätigen. Wenn bestätigt, wird die erkannte Sprache zum Standardwert für die Sitzung.
Ausgewählt	Boolescher Wert, der angibt, ob die mehreren vorhergesagten Absichten, die Endanwendern als übereinstimmende Themen angezeigt werden, tatsächlich von den Endanwendern ausgewählt wurden: trueOder false.
Gezeigt	Boolescher Wert, der angibt, ob die Anwendung ( Virtual Agent) Hat die vorhergesagte Absicht als Auswahlmöglichkeit für den Endanwender angezeigt: trueOder false.
Thema gewechselt	Name des Themas, wenn der Anwender zur Bestätigung aufgefordert wurde (unabhängig von seiner Auswahl, ja oder nein).
Äußerung	Vom Endbenutzer im Chat-Client-Fenster eingegebener Ausdruck

Tabelle „Feedbacks zur NLU-Entitätsvorhersage öffnen“

Die Tabelle „offene NLU-Vorhersageentitäts-Feedbacks“ [Open_nlu_Predict_Entity_Feedback] zeigt die Entität (Slot-Füllung), die eine Anwendung (in diesem Fall) verarbeitet Virtual Agent) Wird als Antwort auf ein Vorhersageergebnis der NLU-Entität ausgeführt. Zum Beispiel das Ziel von Virtual Agent Ist , um eine vorhergesagte NLU-Entität einer zuzuordnen Virtual Agent Themeneingabevariable.

Um die Tabelle anzuzeigen, geben Sie ein Open_nlu_Predict_Entity_Feedback.list Im Navigationsfilter.

Tabelle : 2. Schlüsselfelder in der Tabelle „offene NLU-Vorhersage-Entitäts-Feedbacks“

Feld	Beschreibung
App	Anwendung, die NLU nutzt. Beispiel: VA ( Virtual Agent).
App-Dokument	sys_id des Anwendungsdatensatzes. Beispiel: sys_cs_topic.sys_id.
App-Dokumenttabelle	Tabelle des Anwendungsdatensatzes. Beispiel: sys_cs_topic.
Automatisch ausgewählt	Boolescher Wert, der angibt, ob die Anwendung die Entität automatisch verwendet, ohne den Anwender zu benachrichtigen: trueOder false.
Anzeigename des externen Modells	Name des externen NLU-Modells. Zum Beispiel der Name der NLU-Anwendung IBM Watson Assistant.
Zugeordnet	Boolescher Wert, der angibt, ob die Anwendung ( Virtual Agent) Hat die Vorhersage als nutzbar betrachtet: trueOder false.
Zugeordnet zu	Element in der Anwendung, dem die Entität zugeordnet wurde
Modellanzeigename	Name des ServiceNow NLU-Modells.
Modell-ID	ID des NLU-Modells, für das die Vorhersage eingereicht wurde.
Modellname	Name des NLU-Modells, für das die Vorhersage eingereicht wurde.
Vorhersage	Name der vorhergesagten Entität
Auditprotokoll der Vorhersage	Verweis auf die Tabelle der offenen NLU-Vorhersageprotokolle [open_nlu_predict_log]
Vorhersagekonfidenz	Wert für die Vertrauenswürdigkeit der Vorhersage
Ausgewählt	Boolescher Wert, der angibt, ob die Anwendung zur Verwendung der Entität ausgewählt wurde: trueOder false.
Gezeigt	Boolescher Wert, der angibt, ob die Anwendung dem Endanwender die vorhergesagte Entität als Auswahlmöglichkeit angezeigt hat: trueOder false.
Äußerung	Vom Benutzer im Chat-Client-Fenster eingegebener Ausdruck
Wert	Wert der vorhergesagten Entität

NLU-Vorhersageprotokolle öffnen

Die Tabelle „NLU-Vorhersageprotokolle öffnen“ [open_nlu_predict_log] bietet eine konsolidierte Übersicht über die NLU-Vorhersagedatensätze für Themen. Die Datensätze im Log identifizieren die vom NLU-Service ermittelten Äußerungen und entsprechenden Absichten (Themen) und Entitäten. Jeder Datensatz enthält auch die NLU-Vorhersagewerte, die während der Themenerkennung (Absichtstreffer) und Entitätsextraktion berechnet wurden.

Hinweis:

NLU-Vorhersageknotenprotokolle werden automatisch generiert. Wenn Sie Knotenprotokolle zum Debugging verwenden, aber die automatische Generierung von NLU-Vorhersageknotenprotokollen unterdrücken möchten, fügen Sie hinzu com.glide.opennlu.predict.node_logging_enabledSystemeigenschaft und legen Sie den Wert auf „falsch“ fest.

Um die offenen NLU-Vorhersageprotokolle anzuzeigen, geben Sie ein Open_nlu_Predict_log.list Im Navigationsfilter.

Tabelle : 3. Schlüsselfelder in der Tabelle „offene NLU-Vorhersageprotokolle“

Feld	Beschreibung
Async	Indikator für asynchrone Vorhersageverarbeitung: trueOder false. „true“ gibt an, dass die Vorhersage asynchron durchgeführt wurde, sodass Virtual Agent-Worker Threads fortgesetzt werden können.
Erstellt	Datum und Uhrzeit des Zeitpunkts, zu dem der NLU-Vorhersagedatensatz erstellt wurde
Dauer	Länge der Verarbeitungszeit für die Vorhersage, um Absichts- und Entitätswerte zurückzugeben
Sprache	Die Sprache der NLU-Vorhersageanforderung.
Ebene	Typ der Nachricht: Informationsebene.
Nachricht	Zurückgegebene Vorhersageergebnisse: Anzahl der Absichten und Entitäten.
Anforderung	NLU-Vorhersageparameter, der die Äußerung und das NLU-Modell für die erkannte Absicht enthält
Antwort	NLU-Vorhersageergebnisse, die 0 (keine) oder mehr ausgewertete Absichten und ausgewertete Entitäten enthalten
Quelle	Prozess oder Bereich: OpenNLU - Predict.
Äußerung	Vom Bot erkannte Benutzeraussage, die einer in einem NLU-Modell definierten Absicht zugeordnet ist

Hinweis:

Die detaillierten Absichts- und Entitätsergebnisse können Sie in den Tabellen „Feedbacks zur NLU-Absichtvorhersage öffnen“ und „Feedbacks zur NLU-Entitätsvorhersage öffnen“ anzeigen.

HTTP-Verbindungsinformationen für offene NLU-Integrationen überprüfen

Verwenden Sie die Tabelle „HTTP-Verbindungen des NLU-Treibers öffnen“ [open_nlu_driver_http_connection], um HTTP-Anmeldeinformationen, Verbindungsdetails und Methoden für die Absichten, Entitäten, NLU-Modelle und Vorhersagen für Ihren NLU-Service Provider rasch zu überprüfen.

Um die Tabelle anzuzeigen, geben Sie im Navigationsfilter open_nlu_driver_http_connection.list ein.