Beberapa entitas perlu mencocokkan pola, bukan istilah tertentu. Misalnya, nomor identitas nasional, tanda pengenal, plat kendaraan, dan sebagainya. Dengan entity ekspresi reguler, Anda dapat memberikan ekspresi reguler untuk pencocokan.
Ekspresi reguler gabungan
Setiap entity regexp sesuai dengan satu pola,
tetapi Anda dapat memberikan beberapa ekspresi reguler
jika semuanya mewakili variasi dari satu pola.
Selama pelatihan agen, semua ekspresi reguler dari satu entitas digabungkan
dengan operator penggantian (|
) untuk membentuk satu ekspresi reguler gabungan.
Misalnya, jika Anda memberikan ekspresi reguler berikut untuk nomor telepon:
^[2-9]\d{2}-\d{3}-\d{4}$
^(1?(-?\d{3})-?)?(\d{3})(-?\d{4})$
Ekspresi reguler gabungan menjadi:
^[2-9]\d{2}-\d{3}-\d{4}$|^(1?(-?\d{3})-?)?(\d{3})(-?\d{4})$
Urutan ekspresi reguler penting. Setiap ekspresi reguler dalam ekspresi reguler gabungan diproses secara berurutan. Penelusuran berhenti setelah kecocokan yang valid ditemukan. Misalnya, untuk ekspresi pengguna akhir "Seattle":
Sea|Seattle
cocok dengan "Laut"Seattle|Sea
cocok dengan "Seattle"
Penanganan khusus untuk pengenalan ucapan
Jika agen Anda menggunakan pengenalan ucapan (dikenal juga sebagai input audio, speech-to-text, atau STT), ekspresi reguler Anda akan memerlukan penanganan khusus saat mencocokkan huruf dan angka. Ucapan lisan pengguna akhir pertama kali diproses oleh pengenal ucapan sebelum entity dicocokkan. Jika ucapan berisi serangkaian huruf atau angka, pengenal dapat mengisi setiap karakter dengan spasi. Selain itu, pengenal dapat menafsirkan angka dalam bentuk kata. Misalnya, ucapan pengguna akhir "ID saya adalah 123" dapat dikenali sebagai salah satu dari hal berikut:
- "ID saya adalah 123"
- "ID saya adalah 1 2 3"
- "My ID is one two three"
Untuk mengakomodasi angka tiga digit, Anda dapat menggunakan ekspresi reguler berikut:
\d{3}
\d \d \d
(zero|one|two|three|four|five|six|seven|eight|nine) (zero|one|two|three|four|five|six|seven|eight|nine) (zero|one|two|three|four|five|six|seven|eight|nine)
Membuat entity ekspresi reguler
Konsol
- Buka konsol Dialogflow CX.
- Pilih project GCP Anda.
- Pilih agen Anda.
- Pilih tab Kelola.
- Klik Entity Types.
- Klik Create.
- Lihat Entity Regexp.
- Lengkapi kolom yang tersisa.
- Klik Simpan.
API
Tetapkan kolom EntityType.kind
ke KIND_REGEXP
.
Pilih protokol dan versi untuk referensi EntityType:
Protokol | V3 | V3beta1 |
---|---|---|
REST | Resource EntityType | Resource EntityType |
RPC | Antarmuka EntityType | Antarmuka EntityType |
C++ | EntityTypesClient | Tidak tersedia |
C# | EntityTypesClient | Tidak tersedia |
Go | EntityTypesClient | Tidak tersedia |
Java | EntityTypesClient | EntityTypesClient |
Node.js | EntityTypesClient | EntityTypesClient |
PHP | Tidak tersedia | Tidak tersedia |
Python | EntityTypesClient | EntityTypesClient |
Ruby | Tidak tersedia | Tidak tersedia |
Batasan
Batasan berikut berlaku:
- Pencocokan fuzzy tidak dapat diaktifkan untuk entitas regexp. Fitur ini saling eksklusif.
- Setiap agen dapat memiliki maksimal 50 entity ekspresi reguler.
- Ekspresi reguler gabungan untuk entitas memiliki panjang maksimum 2.000 karakter.