Treine e teste seu modelo de NLU

  • Versão de lançamento: Washingtondc
  • Atualizado 8 de fev. de 2024
  • 3 min. de leitura

    • Treine e teste seu modelo iterativamente para que suas intenções e entidades sejam validadas, compiladas e salvas no seu modelo.

    Antes de Iniciar

    • Certifique-se de que o plug-in Workbench de NLU - Core, o plug-in Workbench de NLU e o plug-in Inteligência preditiva estejam todos instalados e ativados.
    • Crie um modelo NLU. Para obter mais informações, consulte Criando modelos.
    • Crie uma ou mais intenções NLU e as entidades associadas para o seu modelo. Para obter mais informações, consulte Intenções do NLU.
    • Se algum enunciado fizer referência a uma origem de vocabulário de tabela, certifique-se de que a origem tenha sido sincronizada para que seus valores estejam disponíveis para o seu modelo. Para obter mais informações, consulte Sincronizar uma origem de vocabulário de tabela.
    • Função necessária: nlu_editor, nlu_admin ou admin. O editor NLU deve ser atribuído ao modelo.

    Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

    Treinar seu modelo salva todas as mudanças feitas no conteúdo e verifica se há conflitos ou erros. O treinamento também disponibiliza um modelo para publicação.

    Após o treinamento, você pode testar seu modelo inserindo manualmente enunciados individuais para ver quais intenções são previstas.
    Nota:
    Para executar um teste do seu modelo em uma lista de enunciados de teste, consulte Teste e publique seu modelo.

    As respostas no meio da conversa dos Atos de diálogo não podem ser testadas em Workbench de NLU.

    Neste cenário de exemplo, você já criou conteúdo de modelo suficiente adicionando intenções, enunciados, entidades e suas anotações associadas. Seguindo o procedimento de exemplo, você primeiro treina seu modelo NLU. Em seguida, você testa seu modelo inserindo enunciados manualmente para que possa verificar os resultados da previsão e as pontuações de confiança.

    Procedimento

    1. Navegar até Todos > NLU Workbench > Modelos.
      A guia Virtual Agent é aberta por padrão.
    2. Selecione a guia da aplicação do seu modelo e selecione o nome do seu modelo.
    3. Na guia Detalhes do modelo da visão geral do modelo, verifique se há conteúdo suficiente em Intenções, Entidades e Vocabulário.
    4. Na visão geral do cartão Criar e treinar seu modelo no modelo, selecione a fase Exibir.
      O cartão de fase Criar e treinar seu modelo na visão geral do modelo.
    5. Quando a fase Criar e treinar seu modelo for aberta, certifique-se de que a guia Treinar modelo esteja selecionada.
      Resultado: a guia Treinar modelo exibe a última vez em que o modelo foi treinado e também resume as mudanças de conteúdo desde o último treinamento, se houver.A fase Criar e treinar seu modelo é exibida com o painel Treinar e experimentar realçado.
    6. Selecione o botão Treinar.
      Resultado: o sistema exibe uma barra de andamento durante o treinamento. Quando terminar, o sistema exibirá uma das duas recomendações:
      • Quando menos de 60% das intenções do modelo são cobertas no conjunto de testes padrão, o sistema recomenda adicionar mais enunciados de teste. Consulte Criação e gestão de conjunto de testes.A recomendação para adicionar enunciados de teste, mostrada após o treinamento.
      • Quando mais de 60% das intenções do modelo são cobertas no conjunto de testes padrão, o sistema recomenda prosseguir para o teste. Consulte Teste e publique seu modelo.A recomendação para prosseguir com o teste, mostrada após o treinamento.
    7. Para testar manualmente enunciados individuais, selecione a guia Testar modelo.
    8. No campo de texto em Inserir um enunciado para testar, digite um enunciado e selecione Ir.
      A seção Testar modelo com resultados exibidos.

    Resultado

    Neste exemplo, você inseriu Preciso atualizar meu endereço residencial como o enunciado a ser testado.
    1. O sistema exibe o limite de confiança do modelo, que é de 76% neste exemplo.
    2. Em Previsões principais, o sistema exibe todas as intenções que foram previstas com uma pontuação de confiança maior que o limite.
    3. No exemplo, a intenção UpdateAddress é prevista com uma pontuação de confiança de 97%, que é maior que o limite de 76%.
    Os resultados do modelo Testar também exibem ícones de polegar para cima e para baixo para você fornecer feedback. Para obter mais informações, consulte Testar feedback do painel.

    O que Fazer Depois