如何提高在IBM Bluemix上创建的聊天机器人的认知准确性？

Question

我们如何优化聊天机器人的特定于域的准确性，从而为最终用户提供认知回复？或者，我们如何训练我们的机器人使其上下文完整，以回答Bluemix上的一组特定问题？

Answer 1

Watson会话服务使用与Natural Language Classifier（NLC）中使用的“Intents”相同的基础技术。

因此，每个训练意图至少需要5个问题。建议每个意图超过10个问题。

分类后，我建议您花10-20％（根据问题数量），您可以使用它来测试您的系统。你不用它们来训练，只测试。

获得最佳效果

确保您的问题代表最终用户。这不是您认为最终用户会问的问题，而是来自最终用户的实际问题。这可以通过查看支持/客户日志或目标调查来实现。

如果创建它们的人测试系统，使用自己创建或制造的问题将很有效。对于其他人来说，它不会表现得那么好。

还有其他因素，但这通常是准确性的第一大杀手。