這是本系列文章的第二部分，如果您還沒(méi)有閱讀第一部分，我們建議您先從第一部分開(kāi)始。

　　當我們談?wù)摿奶鞕C器人時(shí)，針對互動(dòng)內容的意圖識別就是它的魅力所在。任何設計良好的聊天機器人都支持用戶(hù)使用自然語(yǔ)言輸入內容，并理解意圖以便提供必要的答案和支持。現在，我們將探討企業(yè)在使用意圖引擎時(shí)通常遇到的潛在問(wèn)題以及設置方式。

　　在大多數自助操作平臺上，意圖引擎通常是一個(gè)黑匣子，您幾乎無(wú)法控制這個(gè)模塊。大多數客戶(hù)在上線(xiàn)后的第5次或第6次迭代中才意識到他們有這個(gè)問(wèn)題，這讓他們很難發(fā)現。通常面臨的典型問(wèn)題如下:

　　以下說(shuō)明可能對于那些還處于項目初始階段尚未遇到上述困境的企業(yè)有所幫助。大多數DIY解決方案都會(huì )提供某種形式的開(kāi)箱即用的意圖資源包，可以使系統快速啟動(dòng)。

　　這是一件好事，因為您的聊天機器人可以從一開(kāi)始就具備理解基本會(huì )話(huà)的能力。但是當您開(kāi)始配置意圖以使其成為您專(zhuān)屬的聊天機器人，也就是可以理解您自己的客戶(hù)的問(wèn)題并滿(mǎn)足您的應用場(chǎng)景，這時(shí)就需要添加新的意圖并優(yōu)化現有意圖。為此，您需要手動(dòng)輸入訓練詞句。這將成為一項耗時(shí)的任務(wù)，您無(wú)法了解或控制系統如何識別意圖，尤其是當您有兩個(gè)非常相似的意圖時(shí)。例如，在使用旅游網(wǎng)站訂位時(shí)，當某人即將錯過(guò)航班與某人已經(jīng)錯過(guò)航班時(shí)，您可能有不同的流程。（已錯過(guò)航班意圖vs即將錯過(guò)航班意圖）。

　　在第一種情況下，客戶(hù)仍然有時(shí)間更改機票；在后一種情況下，您必須根據他們的機票種類(lèi)討論退款。對于第一種情況，客戶(hù)可能會(huì )說(shuō)，“我將錯過(guò)航班”，而對于第二種情況，客戶(hù)可能會(huì )說(shuō)，“我錯過(guò)了我的航班”。系統很可能會(huì )觸發(fā)錯誤的意圖，除非你的系統有很高的精確度來(lái)區分這些狀況。

　　當項目團隊遇到以上情況時(shí)，他們唯一的選擇就是向供應商申請技術(shù)協(xié)助，而最常見(jiàn)的回答可能是“您的訓練詞句太少”或“您輸入的訓練詞句太多”。團隊將不得不經(jīng)歷一個(gè)乏味的試錯過(guò)程來(lái)調整模型、發(fā)布和測試。這種問(wèn)題的出現是因為沒(méi)有進(jìn)行對話(huà)早期發(fā)現/分析，而絕大多數廠(chǎng)商的工具只提供了單向的創(chuàng )建意圖的方法，即手動(dòng)創(chuàng )建意圖并輸入培訓詞句。

　　當您要將聊天機器人推廣到新的領(lǐng)域進(jìn)行自動(dòng)化、或者用于解決新的客戶(hù)問(wèn)題甚至期望機器人能夠代表您的企業(yè)品牌，那么處理對話(huà)的微妙語(yǔ)言差異就非常重要。更好的方法是使用透明的機器學(xué)習工具，比如Verint的Intent Manager，以便您可以完全進(jìn)行掌控。基于這類(lèi)工具，整個(gè)過(guò)程將是從分析客戶(hù)的對話(huà)數據開(kāi)始，您只需要將客戶(hù)數據和任何元數據輸入到工具中，就可以進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和意圖發(fā)現（我們在第一部分介紹了如何選擇適當的案例）。