配置模糊匹配阈值

当在意图中配置用户问法时,经常会遇到这样尴尬的情况:通过单句配置泛化能力不强;通过问法规则配置,由怕自己无法枚举所有句式。如果可以通过句式模型进行模糊匹配,就会解决上述两种问题。

现在,通过微信对话开放平台中机器人设置中的语义相似度阈值来配置。这里的相似度阈值越高,越难匹配,越低泛化能力越强(若阈值配置为 0,可以实现关键词匹配,若阈值配置为 1,则为精准匹配) matchrangeSelect 举例说明:

问法与回答如图所示: matchrangeSelect

  • 语义相似度阈值配置为 0.95 时 matchrangeSelect

  • 语义相似度阈值配置为 0.7 时 matchrangeSelect

这样,我们就通过了语义相似度模型实现了单句的泛化能力,不用再配置繁琐的问法了。

不过值得注意的是,语义相似度阈值越低泛化能力越强,相对的也会存在一些风险,例如在多意图中,会出现问法相似的情况,这时候阈值调的很低,就会导致意图命中错乱。