インテントの概念
インテントとは、ユーザーが入力したリクエストと、システムが実行される相応なアクションの間の対応の代表。要するに、インテントは、ユーザーの具体的の目的、意図、または要求の代表です。
第一部には、ミルク購入のアドバイスというチャットボットの例がありました。このインテントは母親のミルクを購入する目的を表わします。従って、ミルクについてアドバイスするようにインテントとを定義する必要があります。新規インテントを作成する為、右側のメニューで「インテント」を選択し、「インテント作成」を押し、インテントに「iアドバイス」と名付けます。（任意の名前を付けることができます）。
インテントは基本的に主要素が4つあります。
•トレーニングフレーズ：インテントを有効化する為にユーザーの発言に含まれる可能性があるフレーズです。ユーザーの入力がこれらのフレーズのいずれかと似ている場合、Dialogflowはこのインテントを有効化します。ただし、全てユーザーが使おうとするフレーズを定義する必要はありません。Dialogflow の組み込み機械学習機能によって類似するフレーズが追加され、フレーズのリストが拡張されます。
「iアドバイス」というインテントのTraining phrases[]で以下のようにユーザーが良く使用するトレーニングフレーズを定義します。
・子供のミルクについて質問したいですが
・子供のミルクについてアドバイスをいただけますでしょうか。
•アクション：各インテントに対する行動の定義です。Dialogflowは適切なインテントを発見すると、相応のアクションをシステムに提供します。このアクションを通して、任意するシステムの機能をすることできます。
•パラメーター：フルフィルメントで対応できるように、ユーザーの要求から必要な情報を抽出、またはユーザーに引数の形でのフィードバック用に変数のリストです。ユーザーの入力データと異なり、パラメーターはロジックを表現したり、レスポンスを作成したりする為に簡単に使用できる構造的なデータです。
基本的に、入力するトレーニングフレーズにはエンティティが含まれ、Dialogflowはアクションとパラメーター部分に自動的に識別して追加します。エンティティとは次のセクションで詳しく説明します。この部分では、ユーザーのリクエスト文（トレーニングフレーズ）とチャットボットからの回答（レスポンス）のみです。
•レスポンス：ユーザーに返す事前に定義された応答です。ユーザーの要求に対する応答か、ユーザーにもっと情報提供依頼か、又は会話を終了させるような応答です。トレーニングフレーズのように、ユーザーのリクエストへの全ての回答を定義する必要はありません。Dialogflowは機械学習を使用して、さまざまな文脈に適した回答を生成します。
「レスポンス」では、ユーザーからミルクに関するアドバイスを求められた時にチャットボットからの回答を入力できて、提案的な回答を使用で、構築した脚本通りユーザーを導きます。そうすると、製品を早く売れるでしょう😊
例、Frisolac Gold, Nan Nesttle, Physiolac, Morinaga, Meijiがありますが、どちらが良いですか？
では、この部分にインテントについて基本概念を説明しました。然し、チャットボットがユーザーが尋ねる事のみ回答すると、面白くないじゃないでしょう。第一部の例で短期記憶を備えるチャットボットを作成できるDialogflowの特別な機能を気づきました。即ち、ユーザーのその前の回答を記憶して次の文脈に適用することできます。具体的には、チャットボットがユーザーにどちらのブランドのミルク欲しいのかを聞くと、ユーザーが「Meji」と回答、チャットボットが価格又は販売場所を知りたいのかを聞き、ユーザーが「現在の価格を知りたいです」と回答します。そして、ユーザーの直前の返信に「Meji」と記載されていなくても、チャットボットはMejiミルクの価格を正しく回答できます。では、次の部分でチャットボットがこの短期記憶を備える方法を検討しましょう！
第三部のリンクはこちらです。 INTS株式会社 開発部 ホー・リン・ジャン