Telegram机器人自然语言处理中的意图识别误差率

意图识别错误的原因在于训练数据少或语义不清晰，可以尝试以下几个方向：1）给模型增加更多的“发红包”场景下的对话样本；2）区分转账和红包的关键词（“金额”关键词对应转账，“抢”关键词对应红包）；3）结合上下文，判断用户在聊红包时会连续几句话都出现“红包”相关的关键词；4）用规则引擎兜底，检测到“转账”但没有接收款人的情况下触发红包流程。不要死磕纯算法，混合策略更保险。

怎样避免意图识别的误区：

1. 加入“发红包”相关语料，区分转账场景。如：“抢红包”、“派红包”等。

2. 给模型添加过滤层，当输入模糊时，反问用户，比如，“你是要发红包还是转账？”

3. 查看实体识别模块，优先匹配“红包”等关键词意图。

4. 上下文纠错，比如用户聊过红包，当前的模糊输入倾向“发红包”

5. 调整置信度阈值，低概率直接抛弃，不要瞎猜。

训练集质量优于数量，别着急上线，用真实对话做ABTest

意图识别误差源于训练集不足或相近意图混淆，可：1.扩充「发红包」场景训练语料；2.调节模型参数增强边界；3.通过上下文筛选转账与红包的触发词。细微调整可大幅减少误识。