這篇會教你
寫出好的訓練句，讓機器人更聽懂人話
優拓運用自然語意理解技術，使用少量資料（訓練句）就可讓機器學習更多人話。而我們要教你怎麼提供機器人好的訓練句。
訓練這件事
舉例給機器人
想像一下，要讓機器人能學會、聽懂，就像小孩子學習，要提供對的教材，才能學到正確的東西。而給機器人的教材，就是訓練句。
小提醒：在開始寫訓練句前，你應該已完成意圖分類（PS:加上意圖分類文章連結）。接下來要對每個意圖寫訓練句。(去看意圖怎麼分類)
訓練句怎麼寫
STEP 1: 觀察 >> 使用者會怎麼問，就怎麼寫
假設我們是一個飲料店家，其中一個意圖是 飲料外送 。
顧客可能會這樣問：
STEP 2: 歸納 >> 找出最常見、具代表性的問法
歸納出幾種最常見，也就是最具代表性的用法。我們發現顧客有幾種外送的問題：
STEP 3: 撰寫 >> 歸納的結果 + 句型問法變化搭配
利用剛剛歸納出的幾個用法來寫。搭配上句型的變化，可能是主動句、問句、短語等方式。
寫出好訓練句，哪些事你不該做
不符合實際用法的句子
維持大原則，使用者怎麼問就怎麼寫，大部分的人都會這樣問、具代表性的問法。
喝飲料
口很渴
外送辛苦嗎
像這樣很少見、或是目的不明確的問法，應該避免。
句型過度單一
根據你的意圖內涵，使用不同的句型，直述的、問句的、問法比較長的、比較短的，搭配一些用詞(禮貌用語、語氣詞等等)。
問句：可以外送嗎、能不能外送、有沒有送
直述句：我要外送、我想要外送
長句：想請問一下外送的規定、請問多少錢可以提供外送
不同意圖卻有相似的句子
不同的意圖中，應該要有明確屬於這個意圖的訓練句，內容不應重疊。例如不應該在「查詢分店資訊」中詢問「如何外送」的問題。要確保每個意圖的例子都很明確、機器人才有信心做判斷。
那，怎麼樣算是好的訓練句呢
判斷意圖的準度越高，訓練句越好
訓練完成後，可以在平台上輸入一些句子來測試機器人是否有學習到相關的問題。答對越多，表示訓練句的成果越好。
剛剛訓練了「飲料外送」相關的內容，可以利用意思相近，但是沒有教過機器人的例子來測試看看是否判斷正確，例如：
你們有做外送嗎
有沒有提供外送呢
外送相關規定的查詢
這些預期是在「飲料外送」意圖希望能答對的內容，測試的結果正確率越高，表示訓練的效果越好。
另一方面，也可以測試與訓練句意思不相近的句子，可以知道機器人能答對的範圍在哪裡：
有幾間分店？
加盟要多少錢
有沒有在徵店員
這些沒有被訓練過的句子，理論上機器人就不會回答，可知道機器人處理問題的範圍。
若發現測試結果不理想，可以嘗試以下步驟修正訓練內容：
- 檢視訓練句的內容是否符合該意圖的範圍
- 意圖之間的訓練具有明確的區分
- 每個意圖的訓練句比例(數量)是否差異過大，讓機器人容易把句字判斷到內容較多的意圖中
訓練優化
你可以在測試時，發現機器人是否有答對根據你的意圖建好的問答範圍。答錯的有幾種可能：
1.機器人還沒學到類似的內容
這種情況，可能是機器人學到的內容不夠，可以把這個句子加到訓練句當中再進行一次訓練。
2.意圖分類相近因此判斷錯誤
舉例來說：如果有「飲料外送」以及「分店查詢」兩個意圖，當有類似的問句：
東門分店有外送嗎
查詢分店的外送規定
這類兩個意圖的內容都符合的問題，就可能會判斷錯誤，這時需要檢視這樣的意圖分類是否恰當，內容相近常常一起詢問到，可以將他們合併成一個意圖。反之，若是一個意圖常常有不同的內容，就要考慮拆分。
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