# Распознавание естественного языка

Распознавание естественного языка Агентами выполняется с помощью Слота NLU. Слот NLU обучается на Обучающая выборка включенных в него Интентов.Подробнее о создании Интентов:  Вкладка интентов — Intents.Подробнее о работе Слота NLU: Распознавание намерений | Слот NLU и под-слоты Intent и Fallback.

## Обучающая выборка Интента

Обучающая выборка — это фразы с одинаковым или близким смыслом, с помощью которых человек может высказать конкретное намерение (Интент), и на которых обучается модель NLU с целью распознавания этих и всех прочих вариантов высказывания того же намерения (Интента). От качества Обучающая выборка напрямую зависит качество распознавания в Агенте.Цель, к которой нужно стремиться при составлении выборки — дать Агенту как можно больше разнообразных вариантов формулировки намерения (но в пределах 30 фраз).Слот NLU, обученный на конкретной Обучающая выборка, будет распознавать не только Реплика Собеседника, полностью повторяющие Обучающая фраза из выборки, но и Реплика, близкие по смыслу.

## Рекомендации по наполнению обучающей выборки Интентов

Для успешного распознавания рекомендуется:

1. Подобрать от 10 до 30 обучающих фраз-примеров к каждому Интенту.
2. Обучающая фраза одного Интента должны быть синонимичны друг другу – обозначать одно и то же намерение.
3. Обучающая фраза должны представлять собой набор фраз, осмысленных предложений, а не набор ключевых слов или тематик.
4. Обучающая выборка должна быть разнообразной. Для этого следует использовать различные синонимы к словам и различные формулировки намерений.
5. Фразы из Обучающая выборка должны звучать реалистично. Для того чтобы понять, как Собеседники формулируют вопросы, можно, к примеру, просмотреть историю общения Собеседников с консультантом или оператором поддержки в чате.

#### Рекомендации по списку Интентов

Очень важно не только грамотно наполнить Обучающая выборка Интентов, но и корректно составить список самих Интентов:

1. Близкие по смыслу Интенты стоит объединять. Если выборки разных Интентов будут очень близки по смыслу, с большой вероятностью NLU будет "путаться" между ними, т.е. Реплика, которые могут относиться к одному из них, NLU может отнести к fallback-у.
2. Интенты, содержащие различные по смыслу намерения, стоит разделять. Интент, который содержит множество хоть и относящихся к одной тематике, но все же различных намерений, лучше разделить на несколько отдельных. Таким образом  NLU Агента сможет более точно составить представление о смысле каждого Интента и более точно распознавать их в будущем.

Залог качественного распознавания в Агенте — это не только грамотно составленный список Интентов и Обучающая выборка, но и тестирование. Подробнее: Тестирование и улучшение распознавания Агента: подбор Confidence threshold

> Важно: необходимо избегать случайного совпадения Обучающая фраза в выборках разных Интентов — если в разных Интентах находится одна и та же Обучающая фраза, то совпадающая с ней Реплика Собеседника будет отнесена NLU к одному из этих Интентов случайным образом.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://chatme-ai-4.gitbook.io/docs/proekty-na-platforme/proekt-i-ego-soderzhimoe/agenty-na-platforme/raspoznavanie-agentom-estestvennogo-yazyka/raspoznavanie-estestvennogo-yazyka.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.