इस पेज पर, नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलयू) से जुड़े कुछ सबसे सही तरीके बताए गए हैं. साथ ही, अच्छी क्वालिटी वाली कार्रवाइयां बनाने के लिए सुझाव भी दिए गए हैं.
सामान्य
- बातचीत और लोगों से होने वाली बातचीत कई तरह की हो सकती है. उपयोगकर्ता का शुरुआती डेटा पाने से आपकी सेट की गई कार्रवाई को ज़्यादा मददगार, असरदार, और मज़ेदार बनाने में मदद मिल सकती है.
- गड़बड़ियों और चेतावनियों पर ध्यान दें. अगर आपकी सेट की गई कार्रवाई ठीक से काम कर रही है, तो भी आने वाले समय में समस्याएं हो सकती हैं. इससे, आपको समस्याओं की जांच करने में ज़्यादा समय लगेगा.
मूड
- अलग-अलग सीन के बीच की चीज़ों को ज़्यादा से ज़्यादा बार इस्तेमाल करें. अगर आपके पास मैच करने के लिए एक से ज़्यादा इंटेंट हैं, तो उपयोगकर्ताओं के लिए उनकी पसंद का जवाब देना मुश्किल होता है. साथ ही, उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर, Google Assistant के लिए सही इंटेंट चुन पाना और भी मुश्किल होता है.
- अपनी कार्रवाइयों के लिए सबसे आम अनुरोधों या इंटरैक्शन फ़्लो से शुरू करते हुए, इंटेंट ट्रेनिंग के वाक्यांश बनाएं.
- ट्रेनिंग से जुड़े वाक्यांशों के कुछ मुश्किल मामलों पर ध्यान दें. जैसे, सबसे छोटी और सबसे लंबी स्वीकार की जाने वाली क्वेरी.
- आपके इंटेंट में कितने ट्रेनिंग वाक्यांश जोड़े जाएंगे, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इंटेंट को किस तरह से मैनेज किया जाना चाहिए. यह जटिलता पर निर्भर करती है. इसका मतलब है कि आसान समझ के लिए कम से कम पांच वाक्यांश सही हो सकते हैं ("yes" या "no"), लेकिन ज़्यादा जटिल भाषा के मॉडल के लिए सैकड़ों ट्रेनिंग वाक्यांश जोड़े जा सकते हैं.
- मुश्किल इंटेंट के लिए, जहां उपयोगकर्ता का इनपुट अलग-अलग हो सकता है, उपयोगकर्ता के सभी संभावित जवाबों को कवर करने के लिए, ज़रूरत के मुताबिक ट्रेनिंग वाले वाक्यांश दें.
- अगर आपको उपयोगकर्ताओं से कोई खास डेटा इकट्ठा करना है, तो स्लॉट भरने की सुविधा का इस्तेमाल करें.
- ऐसे इंटेंट न बनाएं जिनमें सिर्फ़ फ़्री-टेक्स्ट इंटेंट पैरामीटर शामिल हों. अगर आपको उपयोगकर्ता के इनपुट में दी गई सभी चीज़ों का मिलान करना है, तो स्लॉट भरने की सुविधा या
NO_MATCHसिस्टम इंटेंट का इस्तेमाल करें.
टाइप
- अगर आपके टाइप के समानार्थी शब्द में कई शब्द हैं, जैसे कि गानों के नाम या खाने की चीज़ों के नाम, तो फ़ज़ी मैचिंग की सुविधा चालू करें. इस तरीके की मदद से उपयोगकर्ता, गैर-ज़रूरी शब्दों को छोड़ सकते हैं या उनके इनपुट का अनुमानित क्रम बदल सकते हैं.
- जहां भी हो सके, समानार्थी शब्द डालकर अज्ञात वैल्यू स्वीकार करें विकल्प का इस्तेमाल करने से बचें.
अगर आपने टाइप के लिए, अज्ञात वैल्यू स्वीकार करें विकल्प का इस्तेमाल किया है, तो ट्रेनिंग के लिए अलग-अलग वाक्यांश दें. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि Assistant सही जानकारी की पहचान कर सके. उदाहरण के लिए, अगर आपने 'अनजान वैल्यू को स्वीकार करें' के तौर पर
messageटाइप को सेट किया है, तो आपके ट्रेनिंग वाक्यांश इस तरह दिख सकते हैं:Send $messageSend $message to TimSend mom $message
अगर आपको आईडी या अन्य स्ट्रक्चर्ड इनपुट का मिलान करना है, तो रेगुलर एक्सप्रेशन का इस्तेमाल करें.
फ़्री फ़ॉर्म टेक्स्ट के विकल्प का इस्तेमाल कम से कम करें. यह विकल्प किसी भी ऐसे इनपुट से मेल खाता है जो खाली नहीं है. इससे भाषा प्रोसेसर के लिए, डेटा को ट्रेनिंग देना और उसका मिलान करना मुश्किल हो जाता है. जब आप यह अनुमान न लगा पाएं कि उपयोगकर्ता क्या कह सकता है, तब आपको आखिरी उपाय के रूप में इसका इस्तेमाल करना चाहिए.