在上一篇文章， 咱们对尚处于AI对话机器人项目初始施行阶段的企业供给了一些主张，以防止他们后期遇到此类项目通常会碰到的通病问题。本篇文章将连续上一篇的主张内容。 　　在这个阶段，您有几种建模技巧来更好地了解对话并创立目的：

• 多词聚类模型- 体系运用该模型对对话进行主动聚类分组。
• 单词词频模型- 协助依据词语呈现频率的相互关系辨认数据共性。
• 形式模型– 用户依据对话内容界说形式，体系能够运用这些形式模型进行继续辨认
• 分类器模型- 体系经过比较客户对话和当时目的来猜测最匹配目的。

　　上述模型都能够协助您快速轻松地剖析和细分很多对话。假如您想运用咱们的渠道来创立目的，您所要做的便是将对话进行简略的拖放，您乃至能够以逻辑层次对目的进行分组，以便在事务拓宽时更好的进行目的办理。在生成目的模型时，体系会杰出显现或许会对模型有影响的抵触目的。一起，您也能够挑选对话样原本测验模型。在测验进程中，体系会杰出显现射中的目的并依据权重对它们进行排序，这有助于客户依据预期要处理的事务场景调整模型，然后取得预期的作用。 　　这些办法的长处是：

• 在开端创立目的之前，您对对话和形式有了更好的了解。
• 具有多种模型创立战略，以更好地了解客户数据并发掘信息。
• 剖析对话的进程能够用来发明新的目的。
• 目的依据实践客户数据创立–这将具有更高的准确性和更好的覆盖率。
• 与手动输入目的和练习短语比较，开发新目的的速度更快。
• 当修正或创立新目的时，能够将对话拖放到新目的中。
• 目的的练习词语没有数量约束。
• 体系的目的数量没有约束。
• 在布置模型之前猜测并提示潜在抵触。
• 模型测验有助于更好地了解被触发的目的。
• 最重要的是，您能够彻底操控机器学习模型。

　　假如您期望了解Verint Intent Manager怎么运转，或正在运用其它谈天机器人技能但面对扩展问题，可联络咱们，咱们能够选用咱们的人工智能东西协助您在当时渠道上进行更好地立异或协助您转移到一个可扩展且通明的Verint IVA渠道。