Segui queste linee guida sulle best practice per ottenere il massimo dai tuoi modelli di argomento.
Ottimizzare un modello di argomento
Il modo migliore per migliorare le assegnazioni degli argomenti è ottimizzare il modello. Segui queste linee guida per ottimizzare il modello di argomento quando aggiungi, modifichi e rimuovi argomenti.
Aggiungere o modificare un argomento
Evita di aggiungere argomenti duplicati o simili perché influiranno negativamente sulla qualità delle inferenze degli argomenti. Quando crei o modifichi un argomento, applica le seguenti linee guida per la denominazione e la descrizione.
Nome
Utilizza argomenti brevi e descrittivi di tre o sei parole, ad esempio risoluzione dei problemi del telecomando o richiesta informazioni sulla politica di fatturazione.
Evita nomi generici o astratti, ad esempio Vendite.
Facoltativamente, segui queste best practice:
Utilizza nomi di argomenti personalizzati facilmente disponibili, ad esempio Fatturazione.
Aggiungi una breve descrizione al nome dell'argomento, ad esempio "Errori di fatturazione e rimborsi".
Scegli una configurazione del modello adatta in base ai risultati che vuoi ottenere.
Esempio
Un centro assistenza per le carte di credito esegue la modellazione degli argomenti sui log delle chiamate di assistenza archiviati. La modellazione crea un argomento da un cluster di conversazioni e lo denomina Richieste relative al superamento del limite della carta di credito. L'attività abbrevia il nome in Richieste relative al massimale di credito.
Descrizione
Utilizza una descrizione generale seguita da alcuni esempi.
Evita di includere informazioni personali come nomi, date o località.
Un numero eccessivo di dettagli, ad esempio "non includere l'argomento X", può influire negativamente sull'inferenza degli argomenti.
Esempi
Il cliente sta chiedendo informazioni sul suo servizio di telefonia fissa. Potrebbe volerlo annullare o chiedere informazioni sulla fatturazione corrente.
Il cliente sta chiedendo informazioni sulla sua fattura. Potrebbe voler conoscere l'importo o la data di scadenza.
Rimuovere gli argomenti secondari
Dopo aver implementato il modello di argomento e completato un'analisi, controlla la distribuzione degli argomenti nella pagina Dati del modello di argomento implementato. Gli argomenti secondari potrebbero essere l'argomento dominante nei risultati implementati perché possono essere comuni e avere corrispondenze più forti. Gli argomenti che corrispondono a una percentuale elevata (superiore al 30%) delle conversazioni di esempio sono probabilmente argomenti secondari. Esamina attentamente questi argomenti ed eliminali se non sono pertinenti.
L'esistenza o meno di argomenti secondari non pertinenti dipende in larga misura dai dati di input. Se tutti gli argomenti principali nella pagina Dati implementati hanno una distribuzione relativamente uniforme e ogni argomento corrisponde solo a una piccola percentuale (meno del 20%) delle conversazioni, probabilmente non ci sono argomenti secondari da eliminare.
Dati di addestramento
Per i dati vocali, la qualità degli output di Speech-to-Text è fondamentale per il rendimento del modello di argomento. Segui queste linee guida per migliorare la qualità dei dati di addestramento.
Conversazioni
Evita di utilizzare conversazioni duplicate nel set di dati.
Ogni conversazione deve contenere almeno 10 turni totali, di cui 5 dell'agente e 5 del cliente.
Utilizza le conversazioni con dati oscurati, ma controlla la qualità dell'oscuramento di Cloud Data Loss Prevention. A volte l'oscuramento rimuove informazioni importanti dalle trascrizioni, il che può influire sulla lunghezza delle conversazioni di addestramento.
Assicurati che quasi tutte le conversazioni siano nella stessa lingua.
Ruoli degli speaker
Etichetta accuratamente i turni di conversazione come provenienti da un cliente o da un agente. Le conversazioni con un solo ruolo non verranno utilizzate nell'addestramento.
Utilizza
AGENTper i ruoli umani eAUTOMATED_AGENTper quelli virtuali.Utilizza
END_USERoCUSTOMERper i ruoli dei clienti.