Compréhension du langage naturel (NLU) : intents et slots

Objectifs

Comprendre les mécanismes de compréhension du langage naturel dans les assistants conversationnels
Identifier les intentions utilisateurs (intents) et les informations clés (slots)
Concevoir des modèles NLU performants pour améliorer l’expérience conversationnelle

Participants

Développeurs, concepteurs de chatbots, data scientists, spécialistes NLP

Pré-requis

Connaissances de base en traitement du langage naturel et programmation recommandées

Programme

Découvrir les fondamentaux de la compréhension du langage naturel (NLU)
Comprendre les concepts d’intents, d’entités et de slots
Identifier les intentions utilisateurs à partir d’exemples de conversations
Structurer et annoter des jeux de données pour entraîner un moteur NLU
Extraire et exploiter les entités et informations contextuelles dans les échanges
Utiliser les principales plateformes NLU : Dialogflow, Rasa, LUIS et solutions équivalentes
Gérer les ambiguïtés, synonymes et variations de formulation des utilisateurs
Intégrer les intents et slots dans un chatbot ou assistant virtuel
Évaluer et améliorer les performances d’un modèle NLU
Appliquer les bonnes pratiques de conception conversationnelle et d’amélioration continue

Exercices pratiques

Identifier et annoter des intents et des slots dans des dialogues réels
Créer un modèle NLU simple avec une plateforme spécialisée
Tester et améliorer la reconnaissance des intentions et des entités

Aptibox

Modèles d’annotation pour intents et slots
Guide pratique de conception et d’entraînement NLU
Bibliothèque d’exemples et de cas d’usage conversationnels

Référence

IAF186

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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