意圖比對

當使用者輸入或說出某項內容時 (稱為「使用者表達內容」)，Dialogflow 會將該表達內容與每個意圖的訓練詞組進行比對，找出最相符的項目。比對意圖的作業也稱為「意圖分類」。本文將說明用於比對意圖的因素。

比對演算法

Dialogflow 會使用兩種演算法比對意圖：規則化文法比對和機器學習比對。Dialogflow 會同時嘗試兩種演算法，然後選擇最佳結果。

注意： ML 比對功能可針對意圖停用，但這通常不是理想做法。

下表列出這些演算法的優缺點：

演算法	優點	缺點
規則化文法比對	使用少量或大量訓練詞組範例進行訓練時都能精確比對。 模型更新速度較快。	不支援自動擴展實體選項。
機器學習比對	使用大量訓練詞組範例進行訓練時能精確比對 比對速度較快。	使用少量字詞範例進行訓練時無法精確比對。 模型更新速度較慢。 代理程式如有範本模式的訓練詞組，與文法比對相較之下結果較不精確。

意圖偵測可信度

搜尋相符意圖時，Dialogflow 會根據意圖偵測信心 (也稱為可信度分數) 為潛在相符項目評分。這些值的範圍為 0.0 (完全不確定) 到 1.0 (完全確定)。不考量本文所述的其他因素，一旦意圖獲得評分，就會有三種可能的結果：

• 如果得分最高的意圖信心分數大於或等於「機器學習分類門檻」設定，系統就會將其視為符合條件。
• 如果沒有任何意圖符合門檻，系統會比對備用意圖。
• 如果沒有意圖符合門檻值，且未定義備用意圖，則不會比對任何意圖。

意圖優先順序

您可以為意圖設定優先順序。如果兩個以上意圖與相同的使用者表達內容相符，且信賴分數相近，系統會根據優先順序選取最相符的意圖。否則，意圖比對的信心分數比優先順序更重要。

知識連接器

知識連接器可與已定義的意圖互補。知識連接器可剖析知識文件 (例如常見問題)，找出與使用者表達方式相關的資訊。

如果已定義的意圖和知識文件皆為可能的相符項目，系統會依各個項目的比對信心值和「知識結果偏好設定」，判斷哪個項目為指定相符項目。

背景資訊

背景資訊處於「使用中」狀態時，Dialogflow 更有可能比對設有與目前有效背景資訊相對應輸入背景資訊的意圖。

備用意圖

備用意圖的優先順序最低。