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Dialogflow将不相关的短语与现有意图进行匹配

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我创建了一个聊天机器人，告知用户我（扩展）家庭成员的姓名以及他们的生活地点 . 我已经创建了一个包含MySQL的小型数据库，其中存储了这些数据，并且只要这是合适的，我就会使用PHP脚本来获取它们，具体取决于用户与聊天机器人的交互 .

出于这个原因，我在 Default Fallback Intent 和 Default Welcome Intent 之外创建了两个意图：

  • Names

  • Location_context

第一个意图（ 'Names' ）由诸如'What is the name of your uncle?'之类的短语训练并具有输出上下文 . 第二个意图（ 'Location_context' ）由诸如'Where is he living?'，'Where is he based?'，'Where is he located?' 'Which city does he live in?'等短语训练，并具有输入上下文（来自 'Names' ） .

一般来说，这个基本的聊天机器人可以很好地满足它的需求 . 但是，我的问题是（在 'Names' 意图被触发之后）如果你问一些荒谬的东西，例如'Where is he snowing?'，那么聊天机器人将触发 'Location_context' 意图，聊天机器人将响应（如它所定义的）'Your uncle is living in New York' . 另外，让我提一下，因为我已经构建了聊天机器人，到目前为止，这种反应得分高于 0.75 ，这是非常高的 .

如何让我的聊天机器人在这些荒谬的问题中触发默认后备意图（或者甚至在更合理的问题中，例如'Where is he eating?'，但这些问题与 'Location context' 意图无关）并且不会触发意图，例如 'Location_context' ，它只包含一些类似的它的关键字如 'Where' ？

api.ai dialogflow

2 回答

  • 2

    我正在使用dialogflow工作聊天机器人，我遇到了类似的问题 .

    我们的测试经理发明了“香肠测试”，用“香肠”这个词取代了问题中的某些词语，我们的机器人崩溃了！即使有一个0.8的门槛，我们仍然经常遇到意图解释无意义句子的问题，并且企业级聊天机器人提供产品安装建议我们无法承受错误 .

    我们发现，在某些情况下，我们获得了最大的信心水平（1），因为明显狡猾的“香肠”输入 .

    我们解决这个问题的方法是将所有答案都备份到API上，并将置信度评分与其他测试结合使用 . 例如，我们引入了正则表达式测试来检查问题中的关键字以及参数匹配（确保关键实体参数也在DialogFlow的数据中传递） .

    最近我们还在答复开始时在答复中加入了一个低信任句子，即'我想你是在询问XYZ，但如果没有，请重新解释你的问题 . 这是你的回答' . 当我们所有额外测试都失败并且阈值介于0.8和0.98之间时，我们会这样做 .

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  • 1

    尝试在代理设置中使用 ML CLASSIFICATION THRESHOLD （ Settings > ML Settings ） . 默认情况下它的分数非常低（0.2），这有点激进 .

    定义置信度分数的阈值 . 如果返回的值小于阈值，则将触发回退意图，或者，如果没有定义回退意图，则不会触发任何意图 .

    您可以在JSON响应中查看查询的分数：

    {
    "source": "agent",
    "resolvedQuery": "Which city does he live at?",
    "metadata": {
        "intentId": "...",
        "intentName": "Location_context"
    },
    "fulfillment": {
        "speech": "Your uncle is living in New York",
        "messages": [{
            "type": 0,
            "speech": "Your uncle is living in New York"
        }]
    },
    "score": 0.9
}

    比较正确和错误匹配之间的分数，您将很好地了解哪个自信分数对您的代理人来说是正确的分数 .

    更改此设置后，让它训练，再试一次，然后调整它直到满足您的需要 .

    Update

    对于仍然会获得高分的查询，例如 Where is he cooking? ，您可以添加另一个意图 custom fallback 来处理这些误报，可能使用自定义实体： NonLocationActions ，并在用户表达式中使用 template mode （@） .

    • 他在哪里 @NonLocationActions:NonLocationActions

    • 哪个城市他 @NonLocationActions:NonLocationActions

    因此，这些查询将在新的自定义回退中获得1分，而不是在位置意图中获得0.7 .

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