כשמשתמש קצה כותב או אומר משהו, שנקרא ביטוי של משתמש קצה, Dialogflow משווה את הביטוי למשפטי האימון של כל כוונת משתמש כדי למצוא את ההתאמה הטובה ביותר. התאמה לכוונת המשתמש נקראת גם סיווג כוונות. במסמך הזה מתוארים הגורמים שמשמשים להתאמת כוונת המשתמש.
אלגוריתמים של התאמה
מערכת Dialogflow משתמשת בשני אלגוריתמים כדי להתאים כוונות: התאמה דקדוקית מבוססת-כללים והתאמה מבוססת-ML. Dialogflow מנסה להשתמש בשני האלגוריתמים בו-זמנית ובוחר את התוצאה הטובה ביותר.
בטבלה הבאה מפורטים היתרונות והחסרונות של האלגוריתמים האלה:
| אלגוריתם | יתרונות | חסרונות |
|---|---|---|
| התאמה דקדוקית מבוססת-כללים |
|
|
| התאמה באמצעות למידת מכונה |
|
|
רמת הסמך של זיהוי הכוונה
כשמחפשים התאמה ל-Intent, Dialogflow נותן ניקוד להתאמות פוטנציאליות באמצעות רמת הביטחון בזיהוי ה-Intent, שנקראת גם ציון הביטחון. הערכים האלה נעים בין 0.0 (חוסר ודאות מוחלט) ל-1.0 (ודאות מוחלטת). בלי להתייחס לגורמים האחרים שמתוארים במסמך הזה, אחרי שמתבצע ניקוד של הכוונות, יש שלוש תוצאות אפשריות:
- אם ציון הביטחון של הכוונה עם הציון הכי גבוה גדול או שווה לערך של ההגדרה סף הסיווג של ML, היא מוחזרת כהתאמה.
- אם אף כוונת משתמש לא עומדת בסף, מתבצעת התאמה לכוונת ברירת מחדל.
- אם אף כוונת משתמש לא עומדת ברף ולא מוגדרת כוונת משתמש חלופית, לא תהיה התאמה לאף כוונת משתמש.
עדיפות הכוונה
אפשר להגדיר עדיפויות לכוונות. כאשר שתי כוונות או יותר תואמות לאותו ביטוי של משתמש הקצה עם ציוני סמך דומים, נעשה שימוש בעדיפות כדי לבחור את ההתאמה הטובה ביותר. אחרת, ציון הביטחון להתאמת כוונות חשוב יותר מהעדיפות.
מחברי ידע
מחברי ידע משלימים את הכוונות המוגדרות. הם מנתחים מסמכי ידע (לדוגמה, שאלות נפוצות) כדי למצוא מידע שקשור לביטויים של משתמשי קצה.
אם יש התאמה פוטנציאלית גם לכוונת מוגדרת וגם למסמך ידע, מערכת ההתאמה משתמשת במידת הביטחון של כל התאמה ובהעדפה של תוצאות ידע כדי לקבוע איזו התאמה היא ההתאמה שנבחרה.
הקשר
בזמן שהקשרים פעילים, יש סיכוי גבוה יותר ש-Dialogflow יתאים כוונות שהוגדרו עם הקשרים של קלט שמתאימים להקשרים הפעילים כרגע.
כוונות רכישה חלופיות
לכוונות חזרה (fallback intents) יש את העדיפות הכי נמוכה בהתאמה לכוונות.