Frasa latihan

Frasa pelatihan adalah contoh frasa yang mungkin diketik atau dikatakan pengguna akhir, yang disebut sebagai ekspresi pengguna akhir. Untuk setiap intent, Anda akan membuat banyak frasa pelatihan. Jika ekspresi pengguna akhir menyerupai salah satu frasa ini, Dialogflow akan cocok dengan intent.

Misalnya, frasa pelatihan "Saya ingin pizza" melatih agen Anda untuk mengenali ekspresi pengguna akhir yang mirip dengan frasa tersebut, seperti "Pesan pizza" atau "Pesan pizza".

Anda tidak perlu menentukan setiap contoh yang memungkinkan, karena machine learning bawaan Dialogflow akan memperluas daftar Anda dengan frasa lain yang serupa. Anda harus membuat setidaknya 10-20 frasa pelatihan (bergantung pada kompleksitas intent), sehingga agen Anda dapat mengenali berbagai ekspresi pengguna akhir. Misalnya, jika Anda ingin intent mengenali ekspresi pengguna akhir tentang warna favorit mereka, Anda dapat menentukan frasa pelatihan berikut:

  • "Saya suka warna merah"
  • "Warna favorit saya adalah kuning"
  • "hitam"
  • "Biru adalah favorit saya"
  • ...

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 frasa pelatihan:

  1. Buka Dialogflow ES Console.
  2. Pilih agen.
  3. Pilih Intent di menu sidebar kiri.
  4. Pilih intent.
  5. Scroll ke bawah ke bagian Frasa pelatihan.

Jika Anda membuat agen menggunakan API, bukan konsol, lihat Referensi intent. Nama kolom API mirip dengan nama kolom konsol. Petunjuk di bawah menyoroti perbedaan penting antara konsol dan API.

Menambahkan frasa pelatihan

Untuk menambahkan frasa pelatihan ke intent:

  1. Klik kolom teks yang menampilkan "Tambahkan ekspresi pengguna".
  2. Ketik frasa latihan Anda, lalu tekan tombol Enter setelahnya.

Anotasi frasa pelatihan

Saat intent dicocokkan saat runtime, Dialogflow akan memberikan nilai yang diekstrak dari ekspresi pengguna akhir sebagai parameter. Setiap parameter memiliki jenis, yang disebut jenis entity, yang menentukan cara data diekstrak secara tepat. Tidak seperti input mentah pengguna akhir, parameter adalah data terstruktur yang dapat dengan mudah digunakan untuk menjalankan beberapa logika atau menghasilkan respons.

Saat membuat agen, Anda dapat mengontrol cara data diekstrak dengan menganotasi bagian frasa pelatihan dan mengonfigurasi parameter terkait.

Contohnya, pertimbangkan kalimat pelatihan seperti "Apa prakiraan cuaca besok untuk Tokyo?" Anda harus memberi anotasi "tomorrow" dengan parameter date dan "Tokyo" dengan parameter location. Saat Anda menganotasi bagian frasa pelatihan, Dialogflow akan menyadari bahwa bagian tersebut hanyalah contoh nilai sebenarnya yang akan disediakan oleh pengguna akhir saat runtime. Untuk ekspresi pengguna akhir seperti "Apa prakiraan cuaca hari Jumat untuk Sydney?", Dialogflow akan mengekstrak parameter date dari "Jumat" dan parameter location dari "Sydney".

Saat mem-build agen dengan konsol, sebagian besar anotasi dibuat secara otomatis untuk Anda saat menambahkan frasa pelatihan yang berisi bagian yang dapat dicocokkan dengan jenis entity yang ada. Bagian ini ditandai di konsol. Anda dapat mengedit anotasi dan parameter ini sesuai kebutuhan.

Screenshot anotasi frasa pelatihan.

Untuk menganotasi frasa pelatihan secara manual dengan konsol:

  1. Pilih bagian frasa pelatihan yang ingin Anda beri anotasi.
  2. Pilih jenis entitas yang diinginkan dari daftar.
  3. Parameter dibuat untuk Anda di tabel parameter di bawah.
  4. Klik tombol Save dan tunggu hingga dialog Agent Training menunjukkan bahwa pelatihan telah selesai.

Saat membangun agen dengan API, Anda harus menganotasi frasa pelatihan dan mengonfigurasi parameter secara manual. Lihat jenis TrainingPhrase dan Parameter di Referensi intent. Kolom Part.alias mengaitkan anotasi frasa pelatihan dengan parameter tertentu.

Entitas implisit yang dibuat oleh frasa pelatihan

Sebagian besar entity kustom ditentukan secara eksplisit dengan membuat jenis entity dan menambahkan entri entity. Namun, entitas kustom juga dapat berisi nilai implisit. Hal ini terjadi saat Anda menganotasi teks frasa pelatihan, dan teks beranotasi bukanlah nilai yang ditentukan oleh jenis entity yang dipilih. Teks yang dianotasi menjadi nilai referensi entity untuk entri entity yang ditambahkan secara implisit. Jika jenis entity adalah entity peta, teks juga menjadi sinonim untuk entri entity tersebut.

Mode contoh dan template

Setiap frasa pelatihan dapat berupa salah satu dari dua mode berikut:

  • Mode contoh: Ditunjukkan dengan di sebelah kiri frasa pelatihan. Frasa pelatihan dalam mode contoh ditulis dalam natural language dan dianotasi untuk ekstraksi parameter.
  • Mode template: Ditunjukkan dengan di sebelah kiri frasa pelatihan. Frasa pelatihan dalam mode template berisi referensi langsung ke jenis entity.
Sebelumnya
Membuat dan mengelola intent
Berikutnya
Tindakan dan parameter