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使用转录置信度分数来改善 Amazon Lex 中的槽填充
在使用 Amazon Lex 构建支持语音的聊天机器人时，最大的挑战之一是准确捕获用户语音输入以获取槽值。转录置信度分数可以帮助确保可靠的槽填充。这篇博文概述了渐进式确认、自适应重新提示和分支逻辑等策略，以创造更强大的槽填充体验。
来源:亚马逊云科技 _机器学习使用 Amazon Lex 构建语音聊天机器人时，最大的挑战之一是准确捕获用户语音输入以获取槽值。例如，当用户需要提供其帐号或确认码时，语音识别准确性至关重要。这时，转录置信度分数可以发挥作用，帮助确保可靠的槽填充。
Amazon Lex 转录置信度分数什么是转录置信度分数？
转录置信度分数表示 Amazon Lex 在将语音转换为文本以获取槽值时有多自信。这些分数范围从低到高，与意图/实体识别分数是分开的。对于每个口语槽值，Lex 都会提供一个置信度分数，您可以使用它来执行以下操作：
- 验证口语槽值是否被正确理解决定是否要求确认或重新提示根据识别置信度分支对话流程
以下是利用置信度分数进行更好槽处理的一些方法：
- 渐进式确认 高置信度 (>0.9)：接受槽值并继续中等置信度 (0.6-0.9)：要求用户确认（“您说的是 12345 吗？”）低置信度 (<0.6)：重新提示槽值自适应重新提示根据置信度自定义重新提示消息为低置信度输入提供更具体的指导在需要时提供替代输入方法分支逻辑 如果多次尝试置信度较低，则路由至人工代理 对于始终置信度较高的输入，跳过确认 根据置信度阈值调整验证规则