엔터티

엔터티는 다음에서 추출한 정의된 정보 조각입니다. 메세지 질문이나 진술, 서면 또는 음성 여부와 관계없이 Bot 인터랙션에서 컨택이 말하는 모든 것입니다. . 다음과 같은 엔터티만 생성해야 합니다. 봇 실제 상담원 대신 고객 인터랙션을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 목표를 달성해야 합니다. 예를 들어, 연락처는 상호 작용 중에 이름과 주소를 제공할 수 있습니다. 목표가 단순히 봇이 고객의 이름을 부를 수 있도록 하는 것이라면 주소에 대한 엔터티를 만들 필요가 없습니다. 생성한 각 엔티티는 해당 슬롯 도 생성합니다.

조회 테이블을 사용하여 엔티티 생성

필수 권한 : 챗봇 ( ACD > 디지털 > 역할 > [하나 선택] > 핵심 모듈 )

이 작업에서는 엔터티를 만드는 한 가지 방법을 설명합니다. 새 엔터티를 사용할 의도를 만드는 과정에서 새 엔터티를 만들 수도 있습니다.

1. CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.봇 빌더.

2. 작업할 봇을 클릭합니다.
3. 왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
4. 엔터티 탭을 클릭합니다.
5. 새 엔터티를 저장해야 할 폴더를 찾습니다. 폴더가 없으면 새 폴더를 클릭하고 새 폴더의 이름을 입력합니다.
6. 폴더 이름 위에 커서를 올려 두고 새 엔터티 > 조회를 클릭합니다.
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7. 새 엔티티의 이름을 입력하고 Enter 키 를 누릅니다. 항목은 자동으로 저장됩니다.
8. 새 엔터티에서 예제 추가 를 클릭합니다. . 예에 대한 값을 입력하고 Enter 키 를 누릅니다. 항목은 자동으로 저장됩니다. 필요한 만큼 예제에 대해 이 단계를 반복합니다.
9. 예에서 동의어 추가 를 클릭할 수 있습니다. 예제 값에 유사한 단어를 추가합니다. 인 텐트 교육 예제 에서도 올바르게 레이블을 지정해야 합니다.
   계획 예를 따르십시오

   위치 엔터티를 만든 후 Akela는 뉴욕의 고객이 여러 가지 방식으로 위치를 참조한다는 사실을 알게 됩니다. 그녀는 location 아래에 New York 에 대한 엔터티 예제를 만든 다음 동의어 NY 및 Big Apple 을 추가합니다. 이제 고객이 대화에서 NY 또는 Big Apple 을 사용할 때 봇은 이를 New York 의 가치로 추출한다는 것을 알게 됩니다.

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정규식을 사용하여 항목 만들기

필수 권한 : 챗봇 ( ACD > 디지털 > 역할 > [하나 선택] > 핵심 모듈 )

정규식(regex)은 검색 패턴을 지정하는 일련의 문자입니다. 엔티티를 추출하는 정규 표현식을 작성하면 다음을 배울 수 있습니다. 봇 실제 상담원 대신 고객 인터랙션을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 올바른 정보를 식별하기 위해 찾는 패턴 실재 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 구문입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다. . 당신은 적어도 두 가지가 있어야합니다 의지 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다. 봇이 연관을 학습하는 데 도움이 되도록 훈련 데이터의 정규식 엔터티가 있는 예제.

세 가지 유형의 정규식을 만들 수 있습니다.

• 전화번호: 사전 정의된 정규식 패턴입니다. 별도의 설정 없이 사용하실 수 있습니다.
• 이메일 - 사전 정의된 정규식 패턴입니다. 별도의 설정 없이 사용하실 수 있습니다.
• 사용자 정의 - 이 패턴을 사용하면 고유한 정규식을 정의할 수 있습니다. 아래의 계획 예를 참조하십시오.

1. CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.봇 빌더.

2. 작업할 봇을 클릭합니다.
3. 왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
4. 엔터티 탭을 클릭합니다.
5. 새 엔터티를 저장해야 할 폴더를 찾습니다. 폴더가 없으면 새 폴더를 클릭하고 새 폴더의 이름을 입력합니다.
6. 폴더 이름 위에 커서를 올려 두고 새 엔터티 > 정규식을 클릭합니다.
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7. 새 엔티티의 이름을 입력하고 Enter 키 를 누릅니다. 항목은 자동으로 저장됩니다.
8. 새 엔티티에서 다음 단계를 따릅니다.
   1. 드롭다운에서 패턴 유형을 선택합니다.
   2. 정규 표현식을 입력합니다.
   3. 여러 테스트 구문을 입력합니다. 식 패턴과 일치하는 모든 항목은 녹색으로 강조 표시됩니다.
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9. NLU 모델이 연결을 올바르게 등록할 수 있도록 두 개 이상의 의도 예제에 엔터티를 포함합니다.

항목을 추출하기 위한 인텐트 생성

필수 권한 : 챗봇 ( ACD > 디지털 > 역할 > [하나 선택] > 핵심 모듈 )

생성할 때 의지 컨택이 말하거나 입력하는 내용의 의미나 목적이며 컨택이 전달하고자 하는 내용이나 원하는 내용입니다. 엔티티를 추출하기 위해 귀하의 예제는 봇 실제 상담원 대신 고객 인터랙션을 처리하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 그에 대한 올바른 정보를 식별하는 방법 실재 Interaction Analytics의 회사 프로필에서 정의된 키워드 또는 구문입니다. 엔터티 유형과 관련되어 있습니다. 변형을 포함할 수 있습니다. .

1. CXone에서 앱 선택기 를 클릭하고 선택합니다.봇 빌더.

2. 작업할 봇을 클릭합니다.
3. 왼쪽 아이콘 메뉴에서 NLU 를 클릭합니다.
4. 의도 탭을 클릭합니다.
5. 새 의도를 저장해야 할 폴더를 찾습니다. 폴더가 없는 경우 새 폴더를 클릭하고 새 폴더의 이름을 입력합니다.
6. 폴더 이름 위에 커서를 올려 두고 새 의도를 클릭합니다.
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7. 새 인텐트의 이름을 입력하고 Enter 키를 누릅니다.
8. 새 의도 하에서 봇이 해당 의도에 대해 인식해야 하는 문구를 입력하기 시작합니다. Enter 키를 눌러 구문을 구분합니다. 항목은 자동으로 저장됩니다.
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9. 구문 예시를 모두 입력했으면 구문에서 사용하려는 엔터티와 일치하는 단어를 클릭합니다. 여러 단어를 선택해야 하는 경우 Shift 키 를 누른 상태에서 클릭할 수 있습니다. 그런 다음 팝업에서 조회를 클릭합니다.
10. 올바른 엔티티가 아직 존재하지 않는 경우 유형 엔티티 이름 필드에 입력한 다음 엔티티 생성 "..." 을 클릭할 수 있습니다. 그것을 만들기 위해.
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    다음 이미지에서 Akela는 구문으로 Salt Lake City를 선택하고 자신의 지역 엔터티와 일치시킵니다. 콜럼버스 위치와 관련하여 이미 이렇게 수행했음을 알 수 있습니다.