Nehmen wir an, wir haben zwei Kategorien zu verschiedenen Versicherungsfragen: Lebensversicherung und Kfz-Versicherung. Obwohl sie offensichtlich miteinander verbunden sind, da es sich bei beiden um Versicherungsarten handelt, muss der Chatbot geschult werden, um zu verstehen, dass es trotz der Ähnlichkeit einen bedeutenden Unterschied zwischen den beiden Konzepten gibt. Nehmen wir außerdem an, dass wir in diesen Kategorien die folgenden Trainingsdaten haben:

Lebensversicherung:

  • Kann ich Informationen über Lebensversicherungen erhalten?
  • Könnte ich einige Informationen über Lebensversicherungen erhalten?
  • Können Sie Informationen über Lebensversicherungen geben?
  • Ich suche nach Informationen über Lebensversicherungen, können Sie mir helfen?

oder...

  • Erzählen Sie mir etwas über Lebensversicherungen!
  • Infos zur Lebensversicherung!
  • Wissen Sie etwas über Lebensversicherungen?
  • Können Sie mir etwas über Lebensversicherungen erzählen?

Kfz-Versicherung:

  • Können Sie Informationen zur Kfz-Versicherung weitergeben?
  • Ich suche Informationen über Fahrzeugversicherungen.
  • Informationen zur Fahrzeugversicherung bitte.
  • Kann ich Informationen zur Kfz-Versicherung erhalten?

oder...

  • Erklären Sie mir Ihre Kfz-Versicherung!
  • Geben Sie mir Informationen zur Kfz-Versicherung!
  • Geben Sie mir bitte etwas über die Kfz-Versicherung.
  • Erzählen Sie mir etwas über die Kfz-Versicherung.

Jede Kategorie enthält 15 Phrasen. Tests, mit denen die Korrektheit der Klassifizierung bei ungepaarten Daten überprüft werden kann, können die folgende Form haben:

  • Test_1: [Lebensversicherung: Kann ich Informationen über Lebensversicherungen erhalten?],
  • Test_2: [Lebensversicherung: Kann ich einige Informationen über Lebensversicherungen erhalten?],
  • Test_3: [Lebensversicherung: Können Sie Informationen über Lebensversicherungen geben?],
  • Test_4: [Lebensversicherung: Ich suche Informationen über Lebensversicherungen, können Sie mir helfen?],
  • Test_5: [Lebensversicherung: Erzählen Sie mir etwas über Lebensversicherungen!],
  • Test_6: [Kfz-Versicherung: Können Sie Informationen zur Kfz-Versicherung weitergeben?]
  • Test_7: [Kfz-Versicherung: Ich suche Informationen über Kfz-Versicherungen],
  • Test_8: [Fahrzeugversicherung: Informationen zur Fahrzeugversicherung bitte],
  • Test_9: [Kfz-Versicherung: Kann ich Informationen über Kfz-Versicherungen erhalten?],
  • Test_10: [Kfz-Versicherung: Erklären Sie mir Ihre Kfz-Versicherung!],

Sobald die Tests abgeschlossen sind und die Ergebnisse zeigen, dass einige Sätze richtig erkannt wurden, sollten diese Sätze als Lerndaten eingegeben und neue Testdaten hinzugefügt werden. Dies sollte so lange wiederholt werden, bis der Chatbot die Testdaten richtig identifiziert. Im Wesentlichen kann man das Verständnis des Chatbots verbessern, indem man kontinuierlich neue Phrasen zu der Sprache hinzufügt, die der Chatbot bereits gelernt hat, indem man die Begriffe Synonyme und Paraphrasierung wieder verstärkt, so dass der Chatbot ein breites Spektrum an Sprache versteht.

Es ist wichtig, dass die Lerndaten in jeder Kategorie konsistent sind, d. h. mit dem Zweck der Kategorie übereinstimmen. Für die Autoren und Tester von Chatbot-Inhalten bedeutet dies, dass die Phrasen auf den Punkt gebracht werden und genau der Kategorie entsprechen müssen, in die sie eingeordnet werden. Wenn einige der Lernphrasen, die zur Kategorie Lebensversicherung passen, auch in eine andere Kategorie fallen, bedeutet dies, dass der Chatbot nicht in der Lage sein wird, die richtige Bedeutung zu erfassen, und diese Sprache wird den Chatbot für immer verwirren. Die Verwendung von Ausdrücken in mehr als einer Kategorie ist einer der schwerwiegendsten Fehler, den Inhaltsersteller begehen können. Solche Fehler sollten so schnell wie möglich durch gut strukturierte Berichte und sorgfältige Beobachtung aufgedeckt werden, da sie sich unglaublich nachteilig auf das Training eines Chatbots auswirken.

Ailleron - Die Ausbildung eines Chatbots

Ailleron

Das Marketingteam von Ailleron besteht aus digitalen Vermarktern und Inhaltserstellern, die Einblicke und Fachwissen aus dem gesamten Unternehmen zur Verfügung stellen, einschließlich #AilleronExperts. Für Medienanfragen wenden Sie sich bitte über unser Kontaktformular an uns.

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