EM&AI Virtual Agent
  • TỔNG QUAN TÀI LIỆU
  • TỔNG QUAN VỀ NỀN TẢNG EM&AI VIRTUAL AGENT
    • Tổng quan về Virtual Agent
    • Giới thiệu EM&AI Virtual Agent
  • XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (NLP)
    • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì
    • Các khái niệm cơ bản NLP
  • TẠO CONVERSATIONAL AI VỚI EM&AI VIRTUAL AGENT
    • Quy trình xây dựng trợ lý ảo
    • Bắt đầu
    • Tạo Virtual Agent
    • Thiết lập VA
      • Bối cảnh
        • Tổng quan về bối cảnh
        • Thiết lập bối cảnh
        • Thêm ý định nối
      • Tham số
      • Phản hồi
    • Huấn luyện VA
      • Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện
      • Tải lên câu mẫu huấn luyện
      • Huấn luyện NLP
      • Lịch sử huấn luyện
    • Kiểm tra
      • Kiểm tra NLP
      • Kiểm tra phản hồi
    • Điều chỉnh
      • Lịch sử dự đoán
      • Cập nhật dữ liệu tái huấn luyện
    • Thiết lập VA - GPT
      • Thiết lập GPT
      • Khởi tạo Knowledge base
      • Thiết lập phản hồi bằng GPT
      • Thiết lập độ tin cậy
  • Các trường hợp ngữ nghĩa phức tạp
    • Yêu cầu thông tin
    • Nhận diện câu có nhiều thông tin
      • Thực thể tổng hợp
      • Thiết lập tham số (Danh sách)
    • Nhận diện câu phủ định
  • Tính năng nâng cao
    • Tin nhắn chủ động
    • Tin nhắn Broadcast
    • Trigger (Gửi thông báo)
    • Webhook
    • Script code
    • Cơ sở tri thức
  • Cài đặt nâng cao
    • Khởi tạo
  • QUẢN LÝ KHÁCH HÀNG
    • Cấu hình trường dữ liệu
    • Thêm khách hàng
    • Xem thông tin khách hàng
  • QUẢN LÝ PHIÊN BẢN & DỮ LIỆU
    • Dữ liệu dựng sẵn
    • Lưu trữ & Khôi phục
  • Tích hợp và triển khai
    • Facebook & Messenger
    • Zalo
    • Custom API
  • quản lý hệ thống
    • Quản lý tài khoản
    • Tổ chức
    • Thêm vai trò trên VA
    • Chi tiết sử dụng
    • Theo dõi phiên bản cập nhật
  • EM&AI Hybridchat
Powered by GitBook
On this page
  • Thực thể tổng hợp
  • Thiết lập tham số (Danh sách)

Was this helpful?

  1. Các trường hợp ngữ nghĩa phức tạp

Nhận diện câu có nhiều thông tin

Khách hàng có thói quen cung cấp nhiều thông tin trong một câu nói. Vấn đề đặt ra là Bot cần trích xuất chính xác những thông tin ở trong một câu mẫu đó và nhận diện đúng loạị thực thể của chúng.

PreviousYêu cầu thông tinNextThực thể tổng hợp

Last updated 4 years ago

Was this helpful?

Thực thể tổng hợp

Những thông tin xuất hiện trong câu, thuộc những loại thực thể khác nhau người huấn luyện sử dụng tính năng huấn luyện Composite Entity theo hướng dẫn như sau:

  • Bước 1: Chọn tab Loại thực thể (1) sau đó nhấn chọn Tạo mới (2) để thêm thực thể mới

  • Bước 2: Tại giao diện hiển thị, chọn loại Composite(3) tại mục Loại thực thể.

  • Bước 3: Đặt tên loại thực thể composite (4) và nhấn chọn Add_Pattern(5) để thêm cụm thực thể cần nhận diện. Cấu trúc bao gồm nhiều thực thể con. Nhấn lưu để hoàn tất (6).

Hệ thống sẽ kiểm tra tất cả các giá trị pattern theo thứ tự ưu tiên từ trên xuống.

Ví dụ

Xét câu mẫu: “Tôi muốn đặt 5 ly trà sữa size M”

Hệ thống sẽ kiểm tra với các tùy chọn pattern theo thứ tự ưu tiên từ trên xuống dưới của danh sách. Theo đó, hệ thống sẽ trích xuất được thông tin theo thứ tự: #sys.number #drink #drink_size

Ở ví dụ này:

  • 5: sys.number

  • trà sữa: drink

  • size M: drink_size

Sau khi tạo loại thực thể Composite Entity, thực hiện huấn luyện cho câu mẫu như sau:

  • Bước 1: Tại Tab Câu Mẫu, chọn Tạo mới câu mẫu.

  • Bước 2: Tại giao diện hiển thị, chọn Ý định(1) muốn tạo câu mẫu, nhập câu mẫu vào ô nội dung (2). Bôi đen cụm thông tin cần huấn luyện loại thực thể composite entity (3).

  • Bước 3: Nhấn chọn Lưu(4) để hoàn tất thêm câu mẫu.

Thiết lập tham số (Danh sách)

Thiết lập tham số dạng danh sách cho phép hệ thống nhận diện được câu có nhiều thông tin cùng thuộc một loại thực thể.

Ví dụ

Xét câu mẫu “Tôi muốn đặt 5 ly trà sữa, 4 ly trà đào” với thông tin trà sữa và trà đào đều thuộc loại thực thể “drink”. Người huấn luyện thiết lập tham số như sau:

Câu mẫu

Ý định

Thực thể

Tham số

“Tôi muốn đặt 5 ly trà sữa, 4 ly trà đào”

dat_mon

(Đặt món)

trà sữa (drink)

trà đào (drink)

do_uong

=> Cài đặt tùy chọn "Danh sách" cho tham số do_uong giúp Bot có thể nhận diện và trích xuất những thông tin thuộc loại thực thể drink có trong câu mẫu

Sau mỗi bước thêm mới dữ liệu, thực hiện nhấn chọn biểu tượng Huấn luyện tại thanh công cụ truy xuất nhanh để đào tạo kiến thức mới cho Bot.