Sigue estos lineamientos de prácticas recomendadas para aprovechar al máximo tus modelos de temas.
Ajusta un modelo de tema
La mejor manera de mejorar las asignaciones de temas es ajustar tu modelo. Sigue estos lineamientos para optimizar tu modelo de temas cuando agregues, edites y quites temas.
Cómo agregar o editar un tema
Evita agregar temas duplicados o similares, ya que afectarán negativamente la calidad de las inferencias de temas. Cuando crees o cambies un tema, aplica los siguientes lineamientos de nombres y descripciones.
Nombre
Usa temas breves y descriptivos de tres a seis palabras, como solución de problemas del control remoto o consulta sobre la política de facturación.
Evita los nombres genéricos o abstractos, como Ventas.
De manera opcional, sigue estas prácticas recomendadas:
Usa nombres de temas personalizados que estén disponibles, como Facturación.
Agrega una descripción breve al nombre del tema, como "Errores de facturación y reembolsos".
Elige una configuración de modelo adecuada según los resultados que desees.
Ejemplo
Un centro de asistencia de tarjetas de crédito ejecuta el modelado de temas en sus registros archivados de llamadas de asistencia. El modelado crea un tema a partir de un clúster de conversaciones y lo denomina Consultas sobre el límite de la tarjeta de crédito. La empresa acorta el nombre a Consultas sobre el límite de crédito.
Descripción
Usa una descripción general seguida de algunos ejemplos.
Evita incluir información personal, como nombres, fechas o ubicaciones.
Demasiados detalles, como "no incluyas el tema X", pueden afectar negativamente la inferencia de temas.
Ejemplos
El cliente está consultando sobre su servicio de telefonía fija. Es posible que quieran cancelar el plan o consultar sobre la facturación actual.
El cliente está consultando sobre su factura. Es posible que quieran saber el importe o la fecha límite.
Cómo quitar temas secundarios
Después de implementar tu modelo de temas y completar un análisis, verifica la distribución de temas en la página Datos del modelo de temas implementado. Los temas secundarios pueden ser el tema dominante en los resultados implementados porque pueden ser comunes y tener coincidencias más sólidas. Es probable que los temas que coinciden con una proporción alta (más del 30%) de tus conversaciones de muestra sean temas secundarios. Examina con atención estos temas y bórralos si no son relevantes.
La existencia de temas secundarios irrelevantes depende en gran medida de los datos de entrada. Si todos los temas principales de la página Datos implementados tienen una distribución relativamente uniforme y cada tema solo coincide con una pequeña proporción (menos del 20%) de las conversaciones, es probable que no haya temas secundarios para borrar.
Datos de entrenamiento
En el caso de los datos de voz, la calidad de los resultados de Speech-to-Text es fundamental para el rendimiento del modelo de temas. Sigue estos lineamientos para mejorar la calidad de tus datos de entrenamiento.
Conversaciones
Evita usar conversaciones duplicadas en el conjunto de datos.
Cada conversación debe contener al menos 10 turnos en total, con 5 del agente y 5 del cliente.
Usa conversaciones ocultas, pero verifica la calidad de la ocultación de Cloud Data Loss Prevention. A veces, la ocultación quita información importante de las transcripciones, lo que puede afectar la duración de tus conversaciones de entrenamiento.
Asegúrate de que casi todas las conversaciones estén en el mismo idioma.
Roles de orador
Asegúrate de que los roles de los participantes de la conversación se asignen correctamente después de que se ingiera la conversación.
Etiqueta con precisión los turnos de conversación como provenientes de un cliente o un agente. Las conversaciones con un solo rol no se usarán en el entrenamiento.
Usa
AGENTpara los roles humanos yAUTOMATED_AGENTpara los virtuales.Usa
END_USERoCUSTOMERpara los roles de clientes.