在上一篇文章， 我们对尚处于AI对话机器人项目初始实施阶段的企业提供了一些建议，以避免他们后期遇到此类项目通常会碰到的通病问题。本篇文章将延续上一篇的建议内容。
在这个阶段，您有几种建模技巧来更好地理解对话并创建意图：
- 多词聚类模型- 系统利用该模型对对话进行自动聚类分组。
- 单词词频模型- 帮助基于词语出现频率的相互关系识别数据共性。
- 模式模型– 用户基于对话内容定义模式，系统可以使用这些模式模型进行持续识别
- 分类器模型- 系统通过比较客户对话和当前意图来预测最匹配意图。
上述模型都可以帮助您快速轻松地分析和细分大量对话。如果您想使用我们的平台来创建意图，您所要做的就是将对话进行简单的拖放，您甚至可以以逻辑层次对意图进行分组，以便在业务拓展时更好的进行意图管理。在生成意图模型时，系统会突出显示可能会对模型有影响的冲突意图。同时，您也可以选择对话样本来测试模型。在测试过程中，系统会突出显示命中的意图并根据权重对它们进行排序，这有助于客户基于预期要解决的业务场景调整模型，从而获得预期的效果。
这些方法的优点是：
- 在开始创建意图之前，您对对话和模式有了更好的理解。
- 拥有多种模型创建策略，以更好地了解客户数据并挖掘信息。
- 分析对话的过程可以用来创造新的意图。
- 意图基于实际客户数据创建–这将具有更高的准确性和更好的覆盖率。
- 与手动输入意图和培训短语相比，开发新意图的速度更快。
- 当修改或创建新意图时，可以将对话拖放到新意图中。
- 意图的训练词语没有数量限制。
- 系统的意图数量没有限制。
- 在部署模型之前预测并提示潜在冲突。
- 模型测试有助于更好地理解被触发的意图。
- 最重要的是，您可以完全控制机器学习模型。
如果您希望了解Verint Intent Manager如何运行，或正在使用其它聊天机器人技术但面临扩展问题，可联系我们，我们可以采用我们的人工智能工具帮助您在当前平台上进行更好地创新或帮助您转移到一个可扩展且透明的Verint IVA平台。
