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Diagrama de temas

    • 8.4 Experiencia práctica: reconocer preguntas e idioma de conversación

      En esta lección, pondremos en práctica los conceptos aprendidos para construir un asistente virtual capaz de reconocer intenciones y entender el idioma en una conversación. Utilizaremos Azure Language Studio, una plataforma que permite definir, entrenar y ajustar modelos de comprensión de lenguaje natural de forma visual e intuitiva.

      La clave para un asistente virtual efectivo es su habilidad para identificar correctamente las intenciones de los usuarios, es decir, las acciones o solicitudes que intentan comunicar a través de diferentes formas de lenguaje. A lo largo de esta experiencia, trabajaremos con tres etapas fundamentales para entrenar nuestro modelo:

        1. Definición de intenciones: Comenzaremos definiendo las intenciones que nuestro asistente virtual debe reconocer. Por ejemplo, una intención podría ser "consultar el clima" o "agendar una reunión". En Azure Language Studio, la interfaz gráfica facilita la organización de estas intenciones y la adición de ejemplos de expresiones que los usuarios podrían utilizar para expresar cada intención.
        2. Entrenamiento del modelo: Después de definir las intenciones, entrenaremos el modelo utilizando un conjunto diverso de ejemplos. Esto permitirá que el asistente virtual identifique correctamente las intenciones de los usuarios en diferentes contextos y formularios de lenguaje. Cuantos más ejemplos proporcionemos, más precisa será su capacidad para interpretar las solicitudes.
        3. Evaluación y ajuste: Por último, evaluaremos la precisión del modelo utilizando datos de prueba. Azure Language Studio ofrece herramientas analíticas que nos ayudarán a verificar cómo el modelo responde a distintas solicitudes, identificar posibles errores y ajustar las expresiones o añadir nuevos ejemplos si es necesario.

      A través de esta experiencia práctica, aprenderás cómo configurar y ajustar un asistente virtual para que reconozca las preguntas de los usuarios y el idioma en el que se comunican. Este proceso es fundamental para desarrollar chatbots efectivos que puedan interactuar de manera natural y relevante con los usuarios en diversos escenarios.