NLU

NLU es un acrónimo de comprensión del lenguaje natural. Es una parte del procesamiento de lenguaje natural (NLP) También llamado PNL, este proceso comprende el habla o el texto humano y responde con un lenguaje similar al humano. que se ocupa específicamente de la comprensión de lectura automática. Es la parte de Bot Builder que le permite a su bot Una aplicación de software que maneja las interacciones del cliente en lugar de un agente humano en vivo. entender lo que sus clientes están diciendo en las conversaciones para que pueda proporcionar la respuesta más útil.

La sección NLU de Bot Builder permite crear y gestionar las configuraciones que crean las capacidades NLU de su bot. Son entidades e intenciones. Estos conceptos construyen sus datos de entrenamiento y hacen que su bot sea más inteligente.

Glossary

Concepto	Definición	Ejemplo	Qué hace el bot
Enunciado	Cualquier cosa que dice un contacto en una interacción. A veces se le llama mensaje.	"Perdí mi contraseña". "¿Cuál es mi saldo?" "¿Eres un bot?"	El bot utiliza la Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) para analizar cada enunciado de contacto y determinar su significado o intención.
Intención	Lo que el contacto quiere comunicar o lograr. Cada mensaje que envía el contacto tiene una intención.	"Perdí mi contraseña" tiene la intención de "restablecer la contraseña". "Hola" tiene la intención de "saludar".	El bot analiza el mensaje de un contacto utilizando NLU Este proceso se expande en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para tomar decisiones o actuar en función de lo que entiende. para determinar la intención. Una vez que sabe eso, puede responder con un mensaje propio. Configure la respuesta que desee que utilice el bot por cada intención.
Entidad	Información definida en el mensaje de un contacto.	Nombre de la persona o del producto, número de teléfono, número de cuenta, ubicación, etc.	El bot utiliza NLU para identificar entidades en el mensaje de un contacto. Las entidades ayudan al bot a comprender qué significa el mensaje del contacto.
Extracto	Una entidad extraída del mensaje de un contacto y almacenada para su uso en las respuestas del bot. Similar a una variable.	La creación de un espacio para el nombre del contacto le permite al bot usar ese nombre en las respuestas durante una interacción, haciéndola más personal.	Cuando se configura para esto, el bot extrae una entidad de un mensaje de contacto y la guarda en un espacio. Puede hacer que el bot utilice esta información más adelante en la conversación.
Regla	Define la respuesta de un bot a los mensajes que no cambian de significado con el contexto.	Interacciones de un solo turno con respuestas fijas: ¿Cuales son sus horarios? ¿Cual es tu dirección? Bloques de construcción de conversación: Saludos, despedidas, agradecimientos y transiciones; preguntas sencillas de sí / no; y agradecimientos. Bot Builder viene con intenciones y reglas predeterminadas para varios de estos, incluidos saludos, entregar Cualquier mensaje de contacto que deba activar la transferencia a un agente en vivo solicitudes y más. Preguntas frecuentes Insultos y desafíos clásicos de bot	Las reglas son una de las dos formas en que puede configurar cómo responde el bot a una intención. Las reglas son útiles para ciertos tipos de intenciones, pero no para todas.
Historia	Entrena a un bot para manejar una interacción según la intención del mensaje y el contexto conversacional.	En una interacción sobre una contraseña olvidada, el bot respondería a "¿Cómo hago eso?" de una manera. Si la interacción fuera sobre la creación de una nueva cuenta, la respuesta sería bastante diferente, aunque en ambos casos el contacto utiliza las mismas palabras con la misma intención: obtener más información.	Las historias son la segunda de las dos formas en las que puede configurar cómo responde el bot a una intención. Las historias enseñan al bot cómo usar el contexto de la conversación para responder adecuadamente.
Acción del Bot	Todo lo que un bot dice o hace mientras maneja una interacción.	En una interacción sobre una contraseña olvidada, el bot responde enviando el enlace a las preguntas frecuentes para restablecer contraseñas en el sitio web. Cuando un contacto expresa frustración, como por ejemplo: "¡No entiendo! ¡¡¡No está funcionando!!!" El bot responde con "Lo siento. ¿Quiere que le transfiera a un agente humano?" Cuando el contacto dice que sí, el bot inicia la transferencia.	Las acciones son las opciones que tiene al definir cómo quiere que el bot responda a cada intención. Le brindan la flexibilidad de configurar cada respuesta para lograr el resultado que satisfaga las necesidades del contacto.

Mejores prácticas para los datos de entrenamiento de NLU

Opte siempre por calidad antes que por cantidad. Está bien comenzar con un conjunto de datos pequeño y desarrollarlo con el tiempo a medida que se recopilan más ejemplos de alta calidad.
Utilice ejemplos de conversaciones del mundo real. Esto garantiza que sean realistas los datos que utilice. Proviene de cosas que han dicho contactos reales.
No utilice herramientas que generen datos automáticamente y afirmen que entrenan a su bot Una aplicación de software que maneja las interacciones del cliente en lugar de un agente humano en vivo. más rápido. A menudo producen ejemplos que no reflejan lo que realmente dicen los contactos. También pueden resultar en un bot que pierde su capacidad de generalizar. Con el tiempo, el bot llega a un punto en el que solo reconoce frases que ha visto antes.
No use los mismos datos de entrenamiento para más de una intención. Si reutiliza los datos de entrenamiento, el bot no podrá determinar la intención de manera confiable en las interacciones en vivo con los contactos.
Manténgase flexible y dispuesto a ajustar las intenciones y las historias conforme pasa el tiempo. Conforme revise los datos de la conversación, quizá descubra que lo que pensaba que eran dos intenciones por separado son en realidad matices de la misma intención más general. O puede ser que descubra que es demasiado amplia una intención y debe dividirla en intenciones más distintas.
Agregue nuevos ejemplos de entrenamiento solo si son útiles.
- No agregue nuevos ejemplos de entrenamiento que sean muy similares a los ejemplos existentes. Si el bot predice correctamente la intención con un alto nivel de confianza para un enunciado, no le sirve de nada agregar ejemplos similares adicionales.
- Agregue más ejemplos de entrenamiento de enunciados que el bot ha predicho previamente de forma incorrecta o con poca confianza.