如何改善機器人答錯狀況？

問題

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。