NLU 모델의 초안 버전과 게시된 버전 비교

초안 교육 자연어 이해 (NLU) 모델을 가장 최근에 게시된 버전과 비교합니다. 변경 내용을 테스트하고 검토하여 초안 모델의 성능이 향상되는지 확인합니다.

시작하기 전에

• 플러그인, NLU 워크벤치 코어 플러그인, NLU 워크벤치 고급 기능 플러그인 및 예측 인텔리전스 플러그인이 설치되고 활성화되어 있는지 확인합니다NLU 워크벤치.
• 필요한 역할: nlu_editor, nlu_admin 또는 admin 모델에 편집기를 할당해야 합니다.

이 태스크 정보

이 예제 시나리오에서는 예측 신뢰 점수를 개선하기 위해 게시된 NLU 모델을 NLU 워크벤치 반복적으로 학습하고 시도합니다.

모델에 대해 NLU 발언을 시도할 때:

• 모델이 교육되고 게시되지 않은 경우 테스트 모델 패널에는 교육된 모델 결과만 표시됩니다.
• 모델이 교육되고 게시된 경우 모델 테스트 패널에는 게시된 모델 결과만 표시됩니다.
• 게시된 모델을 변경하고 교육한 경우 테스트 모델 패널에는 비교를 위해 교육된 모델 결과와 게시된 모델 결과가 모두 표시됩니다.

이 예제 절차에서는 사전 구축된 읽기 전용 HR 모델에서 모델을 복제했습니다. 모델을 복제하여 사전 구축 모델의 기존 의도를 활용하면서 고유한 비즈니스별 버전을 만들었습니다.

프로시저

1. 다음으로 이동 모두 > NLU 워크벤치 > 모델.
   탭은 가상 에이전트 기본적으로 열립니다.
2. 모델의 애플리케이션에 해당하는 탭을 선택한 다음 게시된 모델의 이름을 선택합니다.
3. 모델의 개요 페이지에서 모델 빌드 및 학습 카드를 찾아 보기 단계를 클릭합니다.
4. 의도, 발언, 엔터티 또는 어휘를 변경합니다.
   이 예제 시나리오에서는 #UpdateEmail 의도에 몇 가지 학습 발언을 더 추가합니다.
5. 변경된 모델을 교육하고 시도하여 게시된 버전의 점수와 비교하여 예측 점수를 볼 수 있습니다.
   1. 모델 학습 탭에서 학습 단추를 클릭합니다.
   2. 교육이 완료되면 시스템이 모델을 성공적으로 교육했습니다.라고 표시됩니다.
   3. 모델 시도 탭에 이 발언을 입력합니다. 잘못된 이메일 주소입니다.
   4. 이동을 클릭합니다.

   패널에는 게시된 모델과 교육된 모델 모두에 대한 예측 결과가 표시됩니다. 변경 전과 후의 두 모델 버전 결과를 비교합니다. 이 예에서는 신뢰 점수가 소폭 증가했습니다. 모델 내용을 크게 변경하면 신뢰 점수 또는 의도 예측이 변경될 수 있습니다.

   

다음에 수행할 작업

테스트 패널의 정보를 사용하여 변경 사항이 모델의 성능을 향상시키는지 확인합니다. 변경 내용이 만족스러우면 게시하기 전에 모델을 테스트합니다. 그런 다음 모델을 게시하여 현재 게시된 버전을 바꿉니다.