Czytanie między wierszami: sprawdzanie dokładności fraz chatbota

Dokładność fraz chatbota

Aby zademonstrować tę koncepcję, powiedzmy, że próbujemy sprawdzić, czy chatbot rozumie pojęcie ubezpieczenia maszynowego. Aby potwierdzić, czy chatbot będzie w stanie rozpoznać język o ubezpieczeniach maszyn, ale nie pomyli go z innym językiem wprowadzonym jako dane do nauki, musimy napisać testy (w postaci fraz), które zawierają cechy typowe dla języka i zdefiniować raporty z odpowiednimi miarami do oceny precyzji chatbota. Mierniki jakości dla chatbota można definiować na różne sposoby. Generalnie jednak należy odpowiedzieć na jedno bardzo ważne pytanie: Co mamy na myśli mówiąc, że chatbot uczy się poprawiać klasyfikację fraz?

Odpowiedź nie jest taka prosta. Załóżmy, że mamy zdefiniowane następujące kategorie dla chatbota:

• Ubezpieczenie maszyn
• Technologia maszynowa
• Typ urządzenia
• Koszt kredytu

Jeśli użytkownik wpisze zdanie "Chcę zapłacić ubezpieczenie za moją nową maszynę", nie oznacza to, że chatbot zaklasyfikuje je tylko do jednej kategorii. Klasyfikator powinien przypisać zdanie o bardzo dużej "wartości" tylko do jednej kategorii, ale zdanie to może być również przypisane do innych kategorii o małej wartości, np:

Wyrażenie "I want to pay insurance for my new machine" zostało sklasyfikowane jako Machine Insurance o wartości 91%, podczas gdy kwota w wierszu pod spodem wskazuje na dopasowanie tego zdania do kosztu ubezpieczenia maszyny o wartości 41%. Pozostałe dwie kategorie mają jeszcze mniejszą wartość, która pasuje do wprowadzonego zdania. Załóżmy, że wartości przypisania frazy do kategorii mieszczą się w przedziale (0; 1).

Dlatego też, patrząc na wyniki pokazane powyżej, można stwierdzić, że chatbot jest pewny siebie w klasyfikowaniu tej frazy, ponieważ różnica między pierwszą prawidłową wartością klasyfikacji a drugą jest równa 50%.

Podczas klasyfikacji frazy inne kwestie, które mogą powodować problemy obejmują:

1. zbyt mała różnica między dwiema pierwszymi przypisanymi kategoriami
2. wartość poprawnej frazy jest zbyt niska
3. równomierny rozkład klasyfikacji kategorii, wskazujący, że chatbot nie jest pewien, jak sklasyfikować frazę

Przez testowanie chatbota, Nie tylko można go wyszkolić i zwiększyć jego poziom zrozumienia, ale można również ustanowić systematyczne podejście do obsługi nowego języka, co skutkuje tym, że chatbot działa na bardziej zaawansowanych poziomach ze zwiększonym zrozumieniem i umiejętnościami komunikacyjnymi.

Sprawdzanie dokładność frazy chatbota Klasyfikacja jest kluczowym aspektem rozwoju biegłości chatbota i podobnie jak w nauczaniu dzieci, umożliwia mu samodzielne uczenie się i budowanie bazy wiedzy.

Ailleron

Zespół marketingowy Ailleron składa się z marketerów cyfrowych i twórców treści, którzy dostarczają spostrzeżeń i wiedzy specjalistycznej #AilleronExperts z całej organizacji. W przypadku pytań dotyczących mediów prosimy o kontakt za pośrednictwem naszego formularza kontaktowego.