意图匹配

使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

当最终用户输入或说出某些内容（称为“最终用户表述”）时，Dialogflow 会将该表达式与每个意图的训练短语进行比较，以找到最佳匹配。匹配意图也又称为“意图分类”。本文档介绍了与意图匹配的因素。

匹配算法

Dialogflow 使用两种算法来匹配意图：基于规则的语法匹配和机器学习匹配。Dialogflow 同时尝试这两种算法并选择最佳结果。

下表列出了这些算法的优缺点：

算法	优点	缺点
基于规则的语法匹配	无论训练短语样例的数量是多是少，匹配结果都十分准确。 模型更新速度快。	不支持自动展开实体选项。
机器学习匹配	如果训练短语样例数量较大，则匹配结果会十分准确。 匹配速度很快。	如果训练短语样例数量较少，则匹配结果会不太准确。 模型更新速度慢。 在模板模式下使用训练短语的代理，其准确率低于语法匹配。

意图检测置信度

在搜索匹配意图时，Dialogflow 根据“意图置信度分数”（也称“置信度分数”）为潜在匹配项评分。取值范围从 0.0（完全不确定）到 1.0（完全确定）。 如果不考虑本文档中所述的其他因素，一旦对意图评分，可能会出现以下三种结果：

• 如果得分最高的意图的置信度得分大于或等于机器学习分类阈值设置，则系统会将其返回为匹配项。
• 如果没有任何意图满足阈值，则系统会匹配后备意图。
• 如果没有意图满足阈值且未定义后备意图，则系统不会匹配意图。

意图优先级

您可以为意图设置优先级。当两个或多个意图匹配具有相同置信度分数的同一最终用户表述时，优先级将被用于选择最佳匹配。否则，意图匹配的置信度分数比优先级更重要。

知识连接器

知识连接器是对所定义意图的补充，他们会解析知识文档（例如常见问题解答），以查找与最终用户表述相关的信息。

如果定义的意图和知识文档都是潜在匹配项，则系统会根据该意图和知识文档的匹配置信度以及知识结果偏好来确定选择哪个匹配项。

Context

当上下文处于活跃状态时，Dialogflow 更可能匹配配置了输入上下文，且该上下文与当前活跃上下文匹配的意图。

后备意图

后备意图的意图匹配优先级最低。