학습을 통해 각 사용자 대화에서 Microsoft ChatBot을 향상시키는 방법은 무엇입니까?

Question

자연어 처리를 위해 LUIS를 사용하여 Microsoft ChatBot을 구축하고 있습니다. 나는 LUIS가 확인 된 의도에 대한 새로운 utterences를 배움으로써 향상 시키길 원합니다.

예를 들어 내 '인사말'의도에 '안녕하세요', '안녕하세요', '안녕하세요?'가 표시되면 다음 번에 '어떻게 지내세요?'라는 메시지가 표시되면 낮은 정확도로 '인사하기'. 그 발화가 의도의 일부로 학습된다면, 미래에이 발언은보다 정확하게 예측 될 것이며 또한이 발화에 가까운 발화를 인식하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 의도가 확인되었다되는 모든 입력 :

   학습

   을 기반으로 할 수 있습니다. (나는 이것이 잘못된 학습을 유발할 수 있음을 이해한다).
2. LUIS로 식별되고 사용자 또는 에이전트가 실시간으로 또는 오프라인으로 확인한 입력.
3. 입력이 옳고 그른 것으로 식별되었지만 나중에보다 쉬운 UI를 통해 상담원 또는 지원 팀에 의해 확인되고 수정되었습니다.

나는 루이스가 나는 우리가 사용자 개입을 최소화하여 학습을 자동화 할 수있는 방법을 이해하기 위해 노력하고 포인트 3. 돌봐 '제안 Utterences'탭을 제공 이해합니다.

프로젝트에서 사용되는 다양한 접근 방식은 무엇입니까?

Answer 1

흥미 롭습니다! LUIS 프로그래밍 API의 도움을 받아 이와 비슷한 프로젝트를 수행했습니다. 이 작업을 자동으로 수행 할 수있는 방법이 없습니다. 에이전트는 LUIS 모델을 지원하여 새 발화를 식별하고 우세한 의도에 대해 지시하거나 새로운 의도를 작성해야합니다. 그들이 제공하는 UI를 사용하기보다는 앞서 언급 한 프로그래밍 방식 API를 사용하여이 작업을위한 고유 한 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/5890b47c39e2bb17b84a55ff/operations/5890b47c39e2bb052c5b9c2f