インテント マッチング

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

エンドユーザーが何かを書いたり読んだりすると（エンドユーザー表現と呼ばれます）、Dialogflow はその表現を各インテントのトレーニング フレーズと比較して最も一致するものを見つけます。インテントのマッチングはインテント分類とも呼ばれます。このドキュメントでは、インテントを照合するために使用される要素について説明します。

マッチング アルゴリズム

Dialogflow は、ルールベースの文法マッチングと ML マッチングの 2 つのアルゴリズムを使用してインテントを照合します。Dialogflow は両方のアルゴリズムを同時に試し、最適な結果を選択します。

各アルゴリズムの長所と短所を次の表に示します。

アルゴリズム	長所	短所
ルールベースの文法マッチング	少数または多数のトレーニング フレーズ サンプルを使用すると正確です。 モデルがすぐに更新されます。	自動拡張エンティティ オプションはサポートされていません。
ML マッチング	多数のトレーニング フレーズ サンプルを使用すると正確です。 マッチングが高速です。	少数のトレーニング フレーズ サンプルを使用すると不正確です。 モデルの更新に時間がかかります。 テンプレート モードでトレーニング フレーズを使用しているエージェントでは、文法マッチングよりも精度が低くなります。

インテント検出信頼度

一致するインテントを検索する場合、Dialogflow はインテント検出信頼度（信頼スコアとも呼ばれます）を使用して一致候補をスコア付けします。この値の範囲は、0.0（完全に不確実）～1.0（完全に確実）です。このドキュメントに記載されている他の要素を考慮しない場合、インテントがスコア付けされると、次の 3 つの結果が考えられます。

• 最高スコアのインテントの信頼スコアがML 分類しきい値設定以上の場合は、一致として返されます。
• しきい値に一致するインテントがない場合、フォールバック インテントが一致します。
• しきい値に一致するインテントがなく、フォールバック インテントが定義されていない場合、インテントは一致しません。

インテントの優先度

インテントに対して優先度を設定できます。2 つ以上のインテントが同じエンドユーザー表現に同じ信頼スコアで一致する場合、最も高い一致を選択するために優先度が使用されます。それ以外の場合は、インテント マッチングの信頼スコアが優先度より重要になります。

ナレッジ コネクタ

ナレッジ コネクタは、定義済みのインテントを補完します。ナレッジ ドキュメントを解析して、エンドユーザー表現に関連する情報を検索します。

定義済みのインテントとナレッジ ドキュメントの両方が一致候補の場合は、各候補の一致信頼度とナレッジ結果優先度を使用して、どの候補を一致として選択するかを決定します。

コンテキスト

コンテキストがアクティブな間、Dialogflow は、構成済みのインテントと、現在アクティブなコンテキストに一致する入力コンテキストを照合する頻度が高まります。

フォールバック インテント

フォールバック インテントは、インテント マッチングの優先度が最も低くなります。