Entwürfe und veröffentlichte Versionen von NLU-Modellen vergleichen

Vergleichen Sie einen trainierten Entwurf Natural Language Understanding(NLU)-Modell in die zuletzt veröffentlichte Version. Testen und überprüfen Sie die Änderungen, um sicherzustellen, dass Ihr Entwurfsmodell eine höhere Leistung aufweist.

Vorbereitungen

• Stellen Sie sicher, dass NLU-Workbench Plugin, NLU-Workbench– Core-Plugin, NLU-Workbench– Plugin „Erweiterte Funktionen“ und Plugin „Predictive Intelligence“ werden installiert und aktiviert.
• Erforderliche Rolle: nlu_Editor, nlu_admin oder admin. Der Editor muss dem Modell zugewiesen werden.

Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

In diesem Beispielszenario trainieren Sie und versuchen es mit einem veröffentlichten NLU Modell in NLU-Workbench Iterativ mit dem Ziel, die Vorhersagekonfidenzpunktzahlen zu verbessern.

Wenn Sie eine Äußerung gegen versuchen NLU Modell:

• Wenn das Modell trainiert und nie veröffentlicht wird, werden im Bereich Testmodell nur trainierte Modellergebnisse angezeigt.
• Wenn das Modell trainiert und veröffentlicht wird, werden im Bereich Testmodell nur veröffentlichte Modellergebnisse angezeigt.
• Wenn Sie Änderungen an einem veröffentlichten Modell vorgenommen und trainiert haben, werden im Bereich Testmodell sowohl die Ergebnisse des trainierten Modells als auch die Ergebnisse des veröffentlichten Modells zum Vergleich angezeigt.

In diesem Beispielverfahren haben Sie das Modell aus einem vorgefertigten schreibgeschützten HR-Modell geklont. Sie haben das Modell geklont, um eine eigene geschäftsspezifische Version der IT zu erstellen und gleichzeitig die vorhandenen Absichten aus dem vorgefertigten Modell zu nutzen.

Prozedur

1. Navigieren zu Alle > NLU-Workbench > Modellean.
   Die Virtual Agent Die Registerkarte wird standardmäßig geöffnet.
2. Wählen Sie die Registerkarte aus, die der Anwendung Ihres Modells entspricht, und wählen Sie dann den Namen Ihres veröffentlichten Modells aus.
3. Suchen Sie auf der Übersichtsseite des Modells nach Erstellen und trainieren Sie Ihr Modell Karte und klicken Sie auf ITS Zeigen Sie die Phase an .
4. Nehmen Sie eine Änderung an den Absichten, Äußerungen, Entitäten oder Vokabular vor.
   In diesem Beispielszenario fügen Sie dem einige weitere Trainingsäußerungen hinzu #UpdateE-Mail Absicht.
5. Trainieren und testen Sie das geänderte Modell, damit Sie seine Vorhersagepunktzahlen im Vergleich zu den Punktzahlen der veröffentlichten Version sehen können.
   1. Auf der Modell trainieren Klicken Sie auf die Registerkarte Trainieren Schaltfläche.
   2. Wenn das Training abgeschlossen ist, wird das System angezeigt Das Modell wurde erfolgreich trainiert .
   3. In Modell testen Registerkarte, geben Sie diese Äußerung ein: Falsche E-Mail-Adresse .
   4. Klicken Sie auf Start.

   Im Bereich werden Vorhersageergebnisse sowohl für das veröffentlichte Modell als auch für das trainierte Modell angezeigt. Vergleichen Sie die Ergebnisse der beiden Versionen des Modells vor und nach Ihren Änderungen. In diesem Beispiel wurde die Konfidenzpunktzahl um einen kleinen Spielraum erhöht. Durch wesentliche Änderungen am Modellinhalt können sich die Konfidenzpunktzahl oder sogar die Absichtsvorhersagen ändern.

   

Nächste Maßnahme

Verwenden Sie die Informationen im Testbereich, um zu sehen, ob die von Ihnen vorgenommenen Änderungen die Leistung des Modells verbessern. Sobald Sie mit Ihren Änderungen zufrieden sind, testen Sie Ihr Modell vor der Veröffentlichung. Veröffentlichen Sie dann Ihr Modell, um die aktuell veröffentlichte Version zu ersetzen.