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

Was this helpful?

  1. Các trường hợp ngữ nghĩa phức tạp
  2. Nhận diện câu có nhiều thông tin

Thiết lập tham số (Danh sách)

PreviousThực thể tổng hợpNextNhận diện câu phủ định

Last updated 4 years ago

Was this helpful?

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 VA có thể nhận diện và trích xuất những thông tin thuộc loại thực thể drink có trong câu mẫu