Pencocokan fuzzy

Secara default, pencocokan entitas memerlukan pencocokan persis untuk salah satu entri entitas. Ini berfungsi dengan baik untuk nilai entri entitas satu kata dan sinonim, tetapi dapat menimbulkan masalah untuk nilai multi-kata dan sinonim. Misalnya, pertimbangkan entity ball yang harus dicocokkan untuk bagian ekspresi pengguna akhir berikut:

• "bola"
• "bola merah"
• "bola merah"
• "bola kecil"
• "bola kecil"
• "bola merah kecil"
• "bola kecil merah"
• "bola kecil merah"
• "bola merah kecil"
• "bola kecil merah"
• "bola merah kecil"

Agar kecocokan terjadi, biasanya Anda perlu menentukan nilai entri entitas dan sinonim untuk setiap permutasi ini. Namun, jika pencocokan fuzzy diaktifkan, urutan kata dalam nilai atau sinonim tidak akan berpengaruh. Hal berikut akan memicu kecocokan untuk semua contoh di atas:

• "bola"
• "bola merah"
• "bola kecil"
• "bola merah kecil"

Di mana data ini dapat ditemukan

Saat membangun agen, cara yang paling umum adalah menggunakan Konsol Dialogflow ES (buka dokumentasi, buka konsol). Petunjuk di bawah berfokus pada penggunaan konsol. Untuk mengakses data entity:

1. Buka Dialogflow ES Console.
2. Pilih agen.
3. Pilih Entity di menu sidebar kiri.

Jika Anda membangun agen menggunakan API, bukan konsol, lihat referensi EntityType. Nama kolom API mirip dengan nama kolom konsol. Petunjuk di bawah menyoroti perbedaan penting antara konsol dan API.

Membuat entity pencocokan fuzzy

Untuk membuat entity pencocokan fuzzy:

1. Buka entitas yang sudah ada atau buat yang baru.
2. Centang Fuzzy matching.
3. Masukkan satu atau beberapa entri dalam tabel.
4. Klik Simpan.

Jika Anda menggunakan API untuk membuat atau mengupdate entity, tetapkan kolom enable_fuzzy_extraction ke benar (true) untuk EntityType.

Batasan

Batasan berikut berlaku:

• Pencocokan fuzzy tidak dapat diaktifkan untuk entity regexp. Fitur ini tidak dapat terjadi bersamaan.
• Pencocokan fuzzy tidak boleh diaktifkan untuk entitas yang digunakan untuk mencocokkan nilai ketat seperti tanda pengenal nasional, nomor identitas nasional, dan sebagainya.

Kecocokan sebagian

Saat Anda menentukan sinonim yang berisi beberapa kata, Dialogflow akan mencoba mencocokkan input pengguna akhir dengan sinonim yang paling cocok, yang mungkin menyertakan kecocokan sebagian. Misalnya, jika Anda menentukan sinonim sebagai "kopi seduh dingin", dan input pengguna akhir adalah "kopi dingin", entitas terkait akan dicocokkan kecuali ada kecocokan yang lebih cocok.

Koreksi ejaan

Jika input pengguna akhir dapat dianggap sebagai kesalahan ejaan sinonim entitas, entitas terkait mungkin akan dicocokkan. Misalnya, jika Anda menentukan sinonim sebagai "kayu", dan input pengguna akhir adalah "angka", entity terkait mungkin akan dicocokkan.