Intenções e Entidades

Lucas Agra Atualizado por Lucas Agra

Classificação de intenção e Extração de entidade

O conjunto de dados (dataset) é composto por frases de treinamento e frases de teste. Essas frases possuem elementos importantes utilizados para definir o contexto de sua inteligência, as intenções e entidades.

Utilizando esses elementos, nós temos informações suficientes para guiar um fluxo de conversa com um bom nível de detalhamento.

O funcionamento da inteligencia acontece através de classificação de intenções e extração de entidades.

Intenções

As intenções são o que definem o contexto da sua inteligência. Ao receber uma frase para classificar, sua inteligência vai responder em qual das intenções treinadas aquela frase tem mais probabilidade de pertencer.

Por isso, é muito importante que se faça um planejamento prévio do escopo em que a inteligência vai atuar, para que se possa definir as intenções de forma clara e precisa. Fazendo isso, sua inteligência vai estar bem definida e terá menos chances de se confundir na hora da classificação.

Ao fazer um planejamento antecipado bem feito, elimina-se a possibilidade de que seja preciso alterar o escopo do bot, remover ou adicionar novas intenções após ele já estar em funcionamento.

Veja aqui como adicionar intenções!

Entidades

São elementos usados para que se possa extrair uma informação adicional ao mandar uma frase para o bot, além de sua intenção classificada.

A utilização de entidades é um recurso opcional

Como o nome sugere, entidades são coisas. No Bothub, sua utilização é feita definindo grupos de palavras que pertencem a uma mesma categoria, por exemplo, ao marcar separadamente:

  • calabresa, muçarela, margherita como entidade sabor
  • televisão, smartphone, tablet como entidade produto

Sua inteligência vai automaticamente tentar buscar por sabores e produtos nas frases recebidas, fazendo sua extração e retornando como resposta junto à intenção classificada.

É importante ressaltar que a inteligência vai tentar extrair inclusive outras palavras que não foram explicitamente marcadas pelo usuário, mas que em seu entendimento tem uma alta probabilidade de pertencer àquele grupo de palavras (entidade).

Por exemplo, considerando a entidade produto acima, somente com essas três marcações, sua inteligência também tentará extrair palavras como computador, notebook, tv, como produto.

A tarefa de extrair entidades não marcadas é melhorada ao utilizar algoritmos com word embeddings (BERT, por exemplo).

Veja como usar as entidades aqui!

A classificação de intenções e extração de entidades não interferem uma na outra, são dois processos e resultados independentes.

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