{"id":1662,"date":"2022-06-03T09:18:22","date_gmt":"2022-06-03T09:18:22","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/?p=1662"},"modified":"2022-06-03T09:29:19","modified_gmt":"2022-06-03T09:29:19","slug":"conociendo-a-luis-ahora-clu-que-son-los-intents","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/conociendo-a-luis-ahora-clu-que-son-los-intents\/","title":{"rendered":"Conociendo a LUIS (ahora CLU) \u00bfQu\u00e9 son los intents?"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

\u00bfTe has parado a pensar alguna vez qu\u00e9 es lo hace posible que servicios como Language Underestanding<\/strong> se entiendan contigo?\u00a0Bien, pues tras leer este art\u00edculo conocer\u00e1s algo m\u00e1s acerca de la forma de trabajar de este herramienta, entendiendo el papel que juega un elemento clave como es el intent<\/em> (o intenci\u00f3n).<\/p>\n

<\/p>\n

Conozcamos LUIS (CLU)<\/h1>\n

LUIS, acr\u00f3nimo de Lenguage Underestanding Inteligence Service, es un servicio actualmente m\u00e1s por conocido por otras siglas como CSL (Cognitive Service for Language) o CLU (Conversational Language Understanding). Se trata de un servicio de inteligencia artificial conversacional<\/strong> basado en la nube, que hace uso del aprendizaje autom\u00e1tico o Machine Learning (ML). Este servicio personalizado a una conversaci\u00f3n o entrada de texto basada en la comprensi\u00f3n del lenguaje natural del usuario o Natural Language Underestanding (NLU), nos permitir\u00e1 interpretar o predecir, cu\u00e1l es el significado global y el prop\u00f3sito del mensaje.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Actualmente trabajamos con esta tecnolog\u00eda para la creaci\u00f3n de bots que brinden un servicio de ayuda o consulta a modo conversacional al usuario, o incluso para interpretaci\u00f3n de instrucciones que puedan implantarse en un RPA.<\/p><\/div><\/p>\n

En este post (y alguno que vendr\u00e1 despu\u00e9s), vamos a conocer en qu\u00e9 consiste cada uno de los elementos que conforman el CLU. Definiremos y a arrojaremos un poco de luz acerca de cada uno de ellos. En esta post hablaremos acerca de las intenciones o intents<\/em>.<\/p>\n

Comenzamos con los intents<\/em> o intenciones \u00bfQu\u00e9 es un intent<\/em>?<\/h2>\n

El intent<\/em> es el prop\u00f3sito o la necesidad que entra\u00f1a el mensaje del usuario; el \u2018quiz\u2019 de la cuesti\u00f3n en torno al objetivo que persigue el emisor.<\/p>\n

Puesto que siempre se va a trabajar con distintos intents<\/em>, es de vital importancia tener estos bien acotados y definidos con tal de construir un servicio CLU.<\/p>\n

\"\"<\/a>

En esta captura vemos el ejemplo de una POC de gesti\u00f3n de solicitudes en una plataforma de p\u00f3lizas, en la que tuvimos que definir 2 tipos distintos de intenci\u00f3n: una relacionada con el cambio de cuenta bancaria, y otro hom\u00f3logo para el cambio en la periodicidad. A partir de una entrada de texto (correo electr\u00f3nico) del usuario, se deb\u00eda interpretar mediante CLU el prop\u00f3sito del mensaje.<\/p><\/div><\/p>\n

A esta necesidad le encontramos mejor el sentido al comprender c\u00f3mo es el funcionamiento, que definimos a rengl\u00f3n seguido.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo trabaja CLU con los intents<\/em>?<\/h2>\n

Frente a todo utterance<\/em> (o entrada de texto del usuario) se lleva a cabo una estimaci\u00f3n del grado de afinidad respecto a cada uno de los intents<\/em> declarados. El resultado de esa valoraci\u00f3n se define mediante porcentaje, calculando un score <\/em>de la afinidad, que determinar\u00e1 cu\u00e1l es el top intent<\/em>; o la intenci\u00f3n con la que la entrada de texto que mantiene tiene m\u00e1s similitud.<\/p>\n

La respuesta del servicio, con el resultado de la interpretaci\u00f3n del mensaje, se devuelve en forma de JSON, para ver con qu\u00e9 intenci\u00f3n mantiene mayor afinidad, as\u00ed como el grado de similitud con el resto de intents.<\/em><\/p>\n

\"\"<\/a>

Aqu\u00ed podemos ver un fragmento del JSON que nos devuelve el servicio.<\/p><\/div><\/p>\n

 <\/p>\n

En base al top intent<\/em> identificado en el mensaje el servicio proceder\u00e1 desencadenar\u00e1 una acci\u00f3n u otra; por ejemplo a devolver informaci\u00f3n relacionada con la intenci\u00f3n destacada en el caso de que CLU este implementado para un bot conversacional, o como en el caso del ejemplo de nuestra POC disparar un proceso bajo RPA para procesar un solicitud de cambio bien de cuenta bancaria o bien de periodicidad del pago.<\/p>\n

Esta estimaci\u00f3n ser\u00e1 m\u00e1s o menos precisa en funci\u00f3n de c\u00f3mo hayamos estructurado el servicio CLU, es decir: cuanto hemos trabajado en su \u201centrenamiento\u201d\u2026y de \u00e9ste depender\u00e1 contar con una mejor o peor capacidad de interpretaci\u00f3n en nuestro servicio.<\/p>\n

Y ahora te estar\u00e1s preguntando \u00bfC\u00f3mo entrenas CLU mediante intents<\/em>?<\/h2>\n

Con tal de hacer posible que el servicio interprete de la manera m\u00e1s fiable posible los utterances<\/em>, debemos contemplar y registrar el mayor n\u00famero posible de formas distintas de confeccionar un mismo mensaje<\/strong>. Y este es el concepto principal en el que se basa cualquier entrenamiento de un bot; entendiendo que, cuanto mayor sea el n\u00famero de registros distintos concernientes a un mismo prop\u00f3sito estamos construyendo un margen mayor del servicio frente a la interpretaci\u00f3n de los posibles entradas.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Segunda parte, en breve \ud83d\ude09<\/p>\n<\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfTe has parado a pensar alguna vez qu\u00e9 es lo hace posible que servicios como Language Underestanding se entiendan contigo?\u00a0Bien, pues tras leer este art\u00edculo conocer\u00e1s algo m\u00e1s acerca de la forma de trabajar de este herramienta, entendiendo el papel … Continue reading →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":178,"featured_media":1710,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[15,2,107,4,58,89],"tags":[],"class_list":["post-1662","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-azure-cloud-services","category-cloud-computing","category-luis","category-microsoft-azure","category-microsoft-bots","category-qa"],"yoast_head":"\nConociendo a LUIS (ahora CLU) \u00bfQu\u00e9 son los intents? | ENCAMINA<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tras leer este art\u00edculo conocer\u00e1s algo m\u00e1s acerca de la 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