模糊匹配

假设技能语料是：“空调怎么卖”，以下用户说法可以用模糊匹配命中技能
礼貌用语：“请问一下空调怎么卖”
语气助词：“空调怎么卖的”
部分近义词：“空调怎么出售”

模糊匹配阈值

阈值越低，用户说法越容易命中技能，但是误触发也越高 每个技能可设置不同阈值。取值范围【0.50，0.99】，默认值0.82。 如果产品使用场景单一，可以开启模糊匹配，降低阈值提高命中率。
如果产品配置了多个技能，建议丰富语料提高命中率，而不是降低阈值。

模糊匹配开关

自定义技能的模糊匹配默认开启，可在自定义技能以下位置查看修改模糊匹配开启状态

匹配 - 图1

模糊匹配设置

  1. 在应用配置中，点击管理技能配置
    匹配 - 图2
  2. 点击需要调整的技能右下角小齿轮
    匹配 - 图3
  3. 调整阈值后确定保存
    匹配 - 图4

填槽对话

多轮对话

多轮对话分为意图内多轮对话、意图间多轮对话。

意图内多轮对话（填槽对话）

填槽对话：用户表述信息不完整，引导用户补充缺失的信息 示例
  • 用户：我要订闹钟
  • 系统：您要订几点的闹钟 （填槽对话：追问语句）
  • 用户：明早六点

意图间多轮对话

示例
  • 用户：订1间房
  • 系统：预约成功，请问还需要一份早餐吗？
  • 用户：来3份
  • 系统：预定成功
上述示例包含「定房间」和「定早餐」2个意图。意图间的多轮对话，需要开发者自己实现，具体参考技能云函数。

填槽对话概念

  1. 槽值和追问语句
    例如订闹钟技能，槽值是时间（time），是必须信息。
    缺少必须信息会触发追问语句：您要订几点的闹钟
  2. 槽位确认
    槽位可设置为需用户确认。请谨慎使用，避免繁琐。示例：
  • 用户：订2间房
  • 系统：是2间房吗？ （槽位确认）
  1. 意图确认
    意图可设置为需用户确认，例如在购物技能中，当用户选购完商品后，你可以要求对意图进行确认，“你购买了一副墨镜，确认下单吗？”。

图示

填槽对话流程图：
  • 如果使用 Delegate（托管）或者关闭云函数，系统会依次遍历每一个环节（每次请求都是从第一个环节开始遍历）。当系统发现该环节被开发者在平台上标记为必选或者开启，且该环节的值为 null 或者 none，就会触发该环节，否则会跳过该环节直至流程结束。
  • 如果开发者调用了ElicitSlotDirective（槽追问）、ConfirmSlotDirective（槽位确认）、ConfirmIntentDirective（意图确认），则以开发者指定的环节为准。

匹配 - 图5

示例

以”订票”技能举例，飞机票（buyPlaneTicket）意图的语义槽分别是fromCity（出发城市）、toCity（到达城市）、time（出发时间），其中 fromCity 通过 GPS 信息获取，toCity和time为用户必须回答的槽位。 示例对话：
槽追问
  • 用户：买一张周三的飞机票
  • 系统：你想到哪个城市？
    ```json
    {
“name”: “buyPlaneTicket”,
“confirmationStatus”: “NONE”
“slots”: [
{ 
  1. "name": "fromCity",
  2. "value": "",//开发者通过获取 GPS 信息，通过代码填写为合肥
  3. "confirmationStatus": "NONE"
},
{ 
  1. "name": "toCity",
  2. "value": "",
  3. "confirmationStatus": "NONE"
},
{ 
  1. "name": "time",
  2. "value": "周三",★★★
  3. "confirmationStatus": "NONE"
}
], } 
  1. 槽确认
  2. - 用户：我想去北京
  3. - 系统：你确认目的地是北京吗 （ 槽位确认 ）
  6. ```json
  7. {
  8.   "name": "buyPlaneTicket",
  9.   "slots": [
  10.     {
  11.       "name": "fromCity",
  12.       "value": "合肥",
  13.       "confirmationStatus": "NONE"
  14.     },
  15.     {
  16.       "name": "toCity",
  17.       "value": "北京",★★★
  18.       "confirmationStatus": "NONE"
  19.     },
  20.     {
  21.       "name": "time",
  22.       "value": "周三",
  23.       "confirmationStatus": "NONE"
  24.     }
  25.   ],
  26.   "confirmationStatus": "NONE"
  27. }
意图确认
  • 用户：确认
  • 系统：好的，周三从合肥去北京的机票确认下单吗 （ 意图确认 ） 
  1. {
  2.   "name": "buyPlaneTicket",
  3.   "slots": [
  4.     {
  5.       "name": "fromCity",
  6.       "value": "合肥",
  7.       "confirmationStatus": "NONE"
  8.     },
  9.     {
  10.       "name": "toCity",
  11.       "value": "北京",
  12.       "confirmationStatus": "CONFIRMED"
  13.     },
  14.     {
  15.       "name": "time",
  16.       "value": "周三",
  17.       "confirmationStatus": "NONE"
  18.     }
  19.   ],
  20.   "confirmationStatus": "NONE"
  21. }
Copy 填槽对话结束
  • 用户：确认下单
  • 系统：好的，已下单 （填槽对话结束） 
  1. {
  3.   "name": "buyPlaneTicket",
  4.   "slots": [
  5.     {
  6.       "name": "fromCity",
  7.       "value": "",
  8.       "confirmationStatus": "NONE"
  9.     },
  10.     {
  11.       "name": "toCity",
  12.       "value": "北京",
  13.       "confirmationStatus": "CONFIRMED"
  14.     },
  15.     {
  16.       "name": "time",
  17.       "value": "周三",
  18.       "confirmationStatus": "NONE"
  19.     }
  20.   ],
  21.   "confirmationStatus": "CONFIRMED"
  22. }
Copy

系统配置与云函数的相互配合

以快递查询技能举例，2个槽位是 express_number 和 express_company。假如我们现在拥有一个快递查询 API，99%的快递单号，可以自动判断属于哪一家快递公司，1%的快递单号需要用户人工选择。 我们应当把 express_number 和 express_company 勾选为必选槽（如下图）

匹配 - 图6

实际使用中云函数中的伪代码如下： 
  1. if(express_number.value==null){ 
  2.     if(express_company.value==null){
  3.         //如果用户没有标明快递公司，则使用自动识别
  4.         express_company.value="自动识别"
  5.     }
  6.     //如果快递单号为空，因为在平台上配置了必选槽，可以直接托管给系统
  7.     //此时使用ElicitSlotDirective效果相同
  8.     DelegateDirective()
  9.     return
  10. }
  12. // 调用 API 获取快递信息
  13. express_result = express_api(express_number.value)
  15. if(express_result=='无法自动判断快递公司'){
  16.     // 如果无法自动判断快递公司，使用ElicitSlot追问用户
  17.     ElicitSlotDirective(express_company,'请问你的快递公司是什么')
  19. }else{
  20.     // 可以自动判断快递公司，直接播报查询结果给用户
  21.     speak(express_result)
  22. }
Copy

注意事项

填槽对话只是准确理解需求的一个技术手段，但不鼓励设计过多的多轮对话。 反例
  • 用户：清华大学的录取分数线是多少
  • 系统：请问你想查询的省份是哪一个？
  • 用户：安徽
  • 系统：请问你是文科还是理科？
  • 用户：理科
  • 系统：请问你想查询哪一年的分数？
  • 用户：2017年
  • 系统：请问你想查询的是提前批还是本科一批？
  • 用户：本科一批
  • 系统：2017年清华大学在安徽的本科一批理科投档线是670分
正例
  • 用户：清华大学的录取分数线是多少
  • 系统：清华大学2017年在安徽的本科一批投档线是理科670分、文科648分。你还可以问我往年和提前批的分数线。
开发者可以通过GPS 获取设备位置，默认返回最近一年的分数，多数情况下用户想要知道的是本科一批的信息，文科理科分数线可以同时返回，在返回了关键信息后，提醒用户可以通过进一步的对话，获取更多信息。