Absichtenerkennung verbessern - Tutorial 2 für Fortgeschrittene (15 min)

Absichtenerkennung verbessern - Tutorial 2 für Fortgeschrittene (15 min)

Aufgabe

Ø Dauer

6. NLU aktivieren

2 min

7. Beispielfragen hinterlegen

6 min

8. Unerkannte Anfragen trainieren

5 min

9. Anfragen exportieren

2 min

In diesem Tutorial werden Sie Methoden kennenlernen, mit denen Sie die Erkennung Ihres Assistenten verbessern. Bitte loggen Sie sich ins CMS ein. 

In der Testphase oder nach Veröffentlichung ihres Assistenten ist es sinnvoll die erstellten Absichten zu trainieren.
Um ein häufiges Ausspielen des “Nicht verstanden”-Textes zu vermeiden, sollten Sie die Erwartungen des Nutzers, also die Anfragen im Chatbot analysieren. 


Aufgabe

1. NLU aktivieren

Erklärung

Damit der Assistent Anfragen besser erkennt, können Sie die NLU-Funktion (Natural Language Understanding) im CMS aktivieren. NLU ist eine Form der schwachen KI (Künstliche Intelligenz) und hilft der Software beim Verstehen eines Anliegens. 

Anleitung

Um für Absichten Beispielfragen hinterlegen zu können, muss diese Funktion im CMS parallel zur regelbasierten Erkennung aktiviert werden.

a) Klicken Sie auf “Botliste” und suchen Sie sich den gewünschten Meta- oder Subbot aus.

b) Gehen Sie auf “Aktionen” und “Bot bearbeiten”.

c) Wählen Sie unter dem Punkt “Verwendung von NLU/NLP” die Option “Erkennung der Absichten anhand von Trainingssätzen (NLU) und Entitätstypen (NLP)” aus.



Fertig, unter “Inhalt” ist nun ein neuer Menüpunkt “Beispielfragen” sichtbar.  


Aufgabe

2. Beispielfragen hinterlegen

Erklärung

Die Erkennung über die Entitätswerte (NLP) haben Sie schon in den Einsteiger-Tutorials kennengelernt. NLU hat den Vorteil, dass ganze Sätze oder Satzfragmente hinterlegt werden können. Für eine solide Erkennung sollten Sie ca. 10 bis 15 Beispielsätze pro Absicht erstellen.

Anleitung

a) Klicken Sie im gewünschten Bot auf “Inhalt” und “Beispielfragen”.

b) Suchen Sie über die Schnellzuweisung eine Absicht aus.



c) Im Textfeld “Zuweisung hinzufügen” können Sie einen Beispielsatz eintragen, über die Enter-Taste bestätigen Sie die Zuweisung.

Beispiel:

Absicht: anmelden - Newsletter

Beispielsatz 1: “Wie kann ich mich bei Ihnen für ein Newsletter anmelden?”

Beispielsatz 2: “Ich möchte mich über den Newsletter informieren.”

Beispielsatz 3: “Bieten Sie auch einen Newsletter an?”

d) Zusätzlich können Sie jetzt alle Zuweisungen mit noch nicht erfassten Entitätswerten trainieren.

e) Sobald die Beispielsätze trainiert sind, müssen Sie nun noch auf “Aktionen” und “ML-Training starten” klicken. Jetzt werden alle Zuweisungen erkannt.

f) Testen Sie zum Schluss die Eingabe im Testwidget: “Ich möchte mich über den Newsletter informieren.”.

Je detaillierter Sie Ihre Absichten trainieren, desto besser werden diese vom Nutzer gefunden. 



Aufgabe

3. Unerkannte Anfragen trainieren

Erklärung

Im CMS werden alle Nutzeranfragen in zwei Typen untergliedert, sobald Sie Ihren Bot auf einer Testseite integriert oder veröffentlicht haben. Man unterscheidet zwischen erkannten und unerkannten Anfragen. Beide Ansichten finden Sie im CMS-Hauptmenü links. In der Übersicht für erkannten Anfragen können Sie filtern wann und mit welcher Erkennungsregel Absichten gefunden werden. Unerkannte Anfragen werden anonym mit Datum aufgelistet.

Anleitung

Es erscheinen neue Einträge, wenn der Nutzer etwas ins Textfeld des veröffentlichten Assistenten tippt und keine passende Antwort gefunden wurde. Diese können wir nun trainieren.

a) Klicken Sie auf “Unerkannte Anfragen” und suchen sich eine Anfrage heraus.

b) Gehen Sie auf “Aktionen” und “Anfrage trainieren”.



c) Wählen Sie einen Bot in der sich eine ähnliche Absicht passend zur Anfrage befindet und weisen Sie diese der Absicht zu.

d) Für den Fall, dass keine Absicht zur Anfrage passt, lohnt es sich auch eine neue anlegen und diese danach zu trainieren. Zukünftig findet der Nutzer eine Antwort. 



Aufgabe

4. Anfragen exportieren

Erklärung

Für die Analyse und Auswertung können beide Typen auch als .csv-Datei exportiert werden. 

Anleitung

a) Klicken Sie auf “Erkannte Anfragen” und auf “Aktionen” rechts oben.

b) Wählen Sie ein Zeitrahmen und “Download CSV-Datei”.



Besonders bei großen Chatbots mit hohen Anfragevolumen ist die Archivierung zu empfehlen.