Intent-Zuordnung

Wenn ein Endnutzer etwas schreibt oder sagt, also einen Endnutzerausdruck "produziert", vergleicht Dialogflow den Ausdruck mit den Trainingsformulierungen für jeden Intent, um die beste Übereinstimmung zu finden. Die Zuordnung eines Intents wird auch als Intent-Klassifizierung bezeichnet. In diesem Dokument werden die Faktoren beschrieben, die zum Zuordnen eines Intents verwendet werden.

Zuordnungsalgorithmen

Dialogflow verwendet zwei Algorithmen, um Intents zuzuordnen: regelbasierter Grammatikabgleich und ML-Abgleich. Dialogflow testet gleichzeitig beide Algorithmen und wählt das beste Ergebnis aus.

In der folgenden Tabelle sind die Vor- und Nachteile dieser Algorithmen aufgeführt:

Algorithmus Vorteile Nachteile
Regelbasierter Grammatikabgleich:
  • Sowohl bei einer kleinen als auch einer großen Anzahl von Beispielen für Trainingsformulierungen genau.
  • Modelle werden schnell aktualisiert.
ML-Abgleich:

Intent-Erkennungskonfidenz

Bei der Suche nach einem übereinstimmenden Intent bewertet Dialogflow potenzielle Übereinstimmungen mit einer Intent-Erkennungskonfidenz, die auch als Konfidenzwert bezeichnet wird. Diese Werte reichen von 0,0 (vollständig unsicher) bis 1,0 (vollständig sicher). Ohne Berücksichtigung der anderen in diesem Dokument beschriebenen Faktoren gibt es nach der Intent-Bewertung drei mögliche Ergebnisse:

  • Wenn der Intent mit der höchsten Bewertung einen Konfidenzwert größer oder gleich der Einstellung für den ML-Klassifizierungsschwellenwert aufweist, wird er als Übereinstimmung zurückgegeben.
  • Wenn keine Intents den Schwellenwert erfüllen, wird ein Fallback-Intent zugeordnet.
  • Wenn kein Intent den Schwellenwert erreicht und kein Fallback-Intent definiert ist, wird kein Intent zugeordnet.

Intent-Priorität

Sie können Prioritäten für Intents festlegen. Wenn zwei oder mehr Intents mit demselben Endnutzerausdruck mit ähnlichen Konfidenzwerten übereinstimmen, wird die beste Übereinstimmung anhand der Priorität ausgewählt. Andernfalls hat der Konfidenzwert für die Intent-Zuordnung einen höheren Stellenwert als die Priorität.

Wissensconnectors

Wissensconnectors ergänzen definierte Intents. Sie parsen Wissensdokumente (z. B. FAQ), um zu Endnutzerausdrücken passende Informationen zu finden.

Wenn ein definierter Intent und ein Wissensdokument jeweils potenzielle Übereinstimmungen zurückgeben, erfolgt die Auswahl der Übereinstimmung anhand des jeweiligen Konfidenzwerts und der Einstellung für Wissensergebnisse.

Kontext

Während Kontexte aktiv sind, gleicht Dialogflow mit größerer Wahrscheinlichkeit Intents ab, deren konfigurierte Eingabekontexte den derzeit aktiven Kontexten entsprechen.

Fallback-Intents

Fallback-Intents haben die niedrigste Priorität für die Intent-Zuordnung.