如何改善機器人答錯狀況?

如何改善機器人答錯的情況?

為何我的機器人總是答錯?該怎麼讓機器人變聰明?

回答

機器人答錯的可能原因包含:

  1. 觸發條件設定錯誤

  2. 腳本文案設計不佳

  3. 自然語意模型判斷錯誤

透過下列解法,將可有效改善機器人的錯誤回答。

解法一:修正觸發條件

舉例而言:若您將「外送」的觸發條件,誤植為「意圖:價格」,則無論您將運費查詢的意圖判斷訓練得多麽精準,機器人皆會誤答為「價格」。

敬請於發布前,確認您的觸發條件皆設定無誤。

解法二:優化回答文案

由於人類對同一件事情的講法可能有千百種,若您撰寫了過於針對特定句型的腳本文案,則機器人的對話容易產生牛頭不對馬嘴的感覺。 建議您至腳本編輯工具,參考以下方針,修調文案。

1.將是非題改寫為開放性回答

對於類似的事情,可能會使用是非題或開放式問題詢問。撰寫開放性文案,可確保機器人在多種情況下都能回答正確。

【範例】對於「營業時間」這項問題: 可能問法一:「星期天有開嗎?」 可能問法二:「你們哪天不營業?」 => 不良回答:『否。』 => 建議回答:『我們的營業時間為:週一到週六 10:00 – 22:00,週日公休。』

2. 合併文案

性質接近的事情,建議您統一建立一個節點,讓機器人的回答可以涵蓋各種可能的問法。

解法三:改善自然語意理解力

若機器人答錯的情況,肇因於意圖判斷錯誤,請您進入自然語意工具,參考以下做法:

1.改善訓練句

您可增加訓練句的句數,並撰寫更多不同句型、用字的訓練句。詳情可參考(3) 建立意圖 & 撰寫訓練句

2.調整意圖結構

您可將容易混淆的意圖彼此合併,或是新增更多意圖,以處理機器人還聽不懂的問題。

【範例】 訓練句一:「信義店在哪裡?」 訓練句二:「士林店在哪邊?」 訓練句三:「新竹店在哪?」

因句型相似且詞彙可抽換,故可合併為一句訓練句即可: 「 {{分店}}在哪裡?」

3.適時使用抽換詞

若某幾則訓練句之間的差別主要是在詞彙的抽換,您可考慮直接使用抽換詞

提醒您:若您調整了訓練句 / 意圖 / 抽換詞,請您務必按下 訓練 ,自然語意模型才會進行優化。