自然语言处理后备对话树设置
在本节中，您将能够为您的聊天机器人树构建 NLP 回退机制。 该机制背后的概念非常简单——利用您在 NLP 引擎中所有经过训练的意图来分析用户输入。
你的结果是什么？
使用 NLP 回退机制，即使用户没有按照流程回复聊天机器人，聊天机器人仍将能够适当地回复。
NLP Fallback Example
示例树结构
NLP Sample Fallback Tree Structure
动手实践
创建具有所有意图的树节点
- 为回退机制创建一棵新树并将其命名为“Sample Fallback Tree”。
- 重复NLP标准程序第一级的第2步到第8步 直到您在训练有素的代理/应用程序中创建了具有所有意图的树节点。
创建一个回退全局节点
创建一个全局节点，并将其命名为“全局回退触发器”。 这是用于从用户输入中捕获任何文本并传递到后备树中的“NLP 集成”树节点进行分析。
将优先级设置为低于对话流中的任何树节点（即 1000）。
Priority Setting
设置一个预定义的“Any Text”触发器。
将“Redirect”切换到后备树中的“NLP Integration”树节点。
Trigger & Redirect Settings