패턴을 사용하면 NLP 통역가의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

본 문서에서는 다양한 패턴 구문에 대해 자세히 설명하고 이러한 패턴 구문이 의도 감지 및 엔티티 추출에 어떻게 사용될 수 있는지 설명합니다.

기억해야 할 사항:

• 패턴은 ML 엔진을 사용할 수 없는 경우에만 마지막 수단으로 사용됩니다. 이러한 사례의 예로는 발화와 같은 관용구가 있는 발화, 명령을 식별하도록 학습하는 것입니다.
• 패턴은 나열된 순서대로 평가됩니다. 일치 항목이 발견되면 나머지 패턴은 평가되지 않습니다. 따라서 패턴을 추가할 때 가장 제한적인 순서에서 가장 덜 제한적인 순서로 추가해야 합니다.
• 패턴에는 하나의 와일드카드(*)만 허용됩니다.
• 기능 대부분이 모든 언어를 지원하지만, 일부 예외가 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.

• 최소 3개의 단어를 사용하세요.
• 표준적인 형태의 단어를 사용하세요(예: 부정사, 단수 명사).
• 단어와 동의어에 모두 소문자를 사용합니다.
• 단어의 미국 철자를 사용합니다(즉, normalise 대신 normalize).
• 한정사 및 대명사(the, a, my, that)는 사용하지 마세요.
• 숫자를 사용하지 마세요.
• 작업 패턴을 정의할 때 엔티티 값을 사용하지 않도록 합니다.
• 축약(예: what's)을 사용하지 마세요.
• () & / \ $ [ ] + * 와 같은 특수 문자는 사용하지 마세요.
• 다음과 같은 구두점은 사용하지 마세요. , ! ? ‘ “.

의도 감지용 패턴

다음은 의도 감지를 위해 설정할 수 있는 패턴 구문 목록으로, 예시가 함께 제시됩니다.

패턴 연산자

• AND: ( X Y ): 순서대로 정렬된 단어 관계입니다. 이것은 기본 설정입니다. 즉, 패턴을 취소 순서로 지정하면 이는 (취소 순서)와 같습니다.
  예를 들어 (주문 취소)가 전화 주문 취소와 일치하지만 iPhone X에 대한 보류 중인 주문이 있습니다. 취소할 수 있나요와는 일치하지 않습니다. 봇 빌더 도구는 단어 사이에 와일드카드를 많이 사용하는 패턴을 사용합니다(의도에 따라 최대 3개). 따라서 주문 취소 패턴이 일치할 수 있습니다.
  • cancel order
  • cancel my order
  • cancel that last order
  • cancel last weeks big order
• OR: [X Y Z]: 이 중 어느 것이든 사용자의 발화에서 혼용될 수 있습니다. 예를 들어 ([get make] me [food drink dessert])는 아래의 모든 발화와 일치합니다:
  • Get me food
  • Make me a drink
  • Get me a drink
  • Get me a dessert
  • Make me some quick food
• NOT: !X: 의도 일치에 대한 사용자 발화에 표시되지 않아야 하는 단어입니다. 예를 들어, (!forecast)는 현재 날씨 가져오기라는 이름의 의도 패턴으로 표시되며 봇은 3일간의 일기 예보라 불리는 또 다른 의도를 지원합니다.
  • 사용자 발화: 캘리포니아 여행을 계획하고 있어 보를 받아줘
    • 현재 날씨 가져오기와 일치하지 않습니다
    • 3일간의 일기 예보와 일치합니다.
      !word는는 이 시점 이후를 의미하지 않습니다. 따라서 (!forecast the weather) 및 (get the weather !forecast)는 다릅니다. 이 발화는 첫 번째가 아닌 두 번째 날씨와 일치하는 날씨에 대한 예보를 가져오기 합니다.
• 선택 사항: {X}: 예를 들어, {phone} 사용자 발화가 전화번호 받기 또는 번호 받기일 경우 플랫폼에서 동일하게 처리합니다.
• 구문 적용: X_Y: 사용자 발화에서 중간에 아무 단어 없이 해당 구문의 발생을 강제합니다. 예: transfer_funds. 발화 transfer funds 또는 I want to transfer funds 는 일치하지만 Can I transfer some funds와는 일치하지 않습니다.
• 콘셉트: ~: 플랫폼에는 개발자가 패턴을 정의하는 데 사용할 수 있는 많은 기본 제공 콘셉트가 있습니다. 예를 들어 (I [like love] ~world_country)는 다음과 일치합니다
  • I like India
  • I love traveling to Australia
  • I would like to visit an African country
• 무작위: <<, >>: 임의의 순서로 단어를 찾는 데 사용됩니다. 예를 들어, <<Cancel Order>>는 Cancel my phone order와 일치하며 I have a pending order for an iPhone X, can I cancel와도 일치합니다.
• 문장 시작/끝: <, >: 예를 들어, (transfer fund >)는 I want to transfer funds과 일치하지만 transfer funds today와는 일치하지 않습니다.
• 인용: ‘ –: 단어를 인용하거나 정식 형식이 아닌 단어를 사용하는 경우, 시스템은 패턴에서 사용한 것으로 제한됩니다. 예를 들어, (like to transfer funds) 이것은 I would like to transfer funds from my account 와 일치하지만 I really liked transfer funds process와는 일치하지 않습니다.

네거티브 패턴

네거티브 패턴은 구문이 있는 상태에서 탐지된 의도를 제거하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 잘못된 긍정에 일치하는 의도를 필터링 할 수 있습니다.

사용자 발화: "I was transferring funds when I got network failure error"
의도 감지됨: 자금 이체
의도된 의도: 컴플레인 등록

자금 이체
사용자 발화 의도에 대한 부정적인 패턴 (network failure) (error) (technical issue)을 추가합니다: "I was transferring funds when I got network failure error"
또는 "I was transferring funds when I faced a technical issue"
또는 "I got an error during transfer funds process."
의도 거부됨: 자금 이체
의도 트리거 됨: 컴플레인 등록

엔터티 추출 패턴

패턴을 사용하면 사용자 발화 내 위치 및 발생에 따라 사용자 발화에서의 엔티티의 값을 식별할 수 있습니다.

{…}, […], !, ~콘셉트와 같은 의도 패턴 연산자는 엔티티 추출을 위해 사용될 수 있습니다. 다음은 패턴을 적용할 수 있는 몇 가지 활용 사례입니다.

모든 엔티티 패턴에는 플랫폼에서 엔티티 값을 찾아야 하는 위치를 나타내는 * (일부 형식의)가 포함되어야 합니다.

자금 이체 의도를 포함한 뱅킹 봇 예제를 계속합니다. 이 의도는 ToAccount 및 FromAccount의 두 엔티티가 필요합니다. 이를 달성하는 방법을 살펴보겠습니다.

패턴 1: word1 * word2

이 와일드카드를 엔티티의 예상 위치를 나타내는 위치 와일드카드로 사용할 수 있습니다.
ToAccount 엔티티 패턴: to * from
사용자 발화: Transfer funds to ABC123 from my account.
추출된 엔티티: ToAccount = ABC123
사용자 발화를 통해 엔티티 추출되지 않음: "transfer funds for ABC123 from my account"

패턴 2: word1 * n

이것은 지정된 word1 뒤의 단어 수에 따라 엔티티의 예상 위치를 나타내는 위치 와일드카드 * 로 사용할 수 있습니다. 즉, word1 뒤에 있는 n 단어는 엔터티로 간주됩니다. n 단어가 없다면 word1의 다음 발생을 찾습니다.
ToAccount 엔티티 패턴: From *2
사용자 발화: Transfer funds to ABC123 from my account.
추출된 엔티티: FromAccount = 내 계좌
사용자 발화: Transfer funds to ABC123 from XYZ321 that is from my account.
추출된 엔티티: FromAccount = 내 계좌
사용자 발화를 통해 엔티티 추출 되지 않음: "transfer funds to ABC123 using my account"

패턴 2에 대한 확장자: word1 *~n

위(패턴 2)와 유사하지만 해당 단어 개수를 사용할 수 있다면 최대 n개의 숫자를 추출합니다. 엔티티가 무언가를 추출해야 하므로 *~1이 실제로 * 1과 같습니다.

패턴 3: word1*word2와 word3*n의 조합입니다

이는 사용자 발화에서 엔티티 값을 찾을 수 있는 위치에 대한 패턴과 엔티티에 기여하는 단어 수를 조합하는 것으로 사용될 수 있습니다.
ToAccount 엔티티 패턴: "to * from" 및 "from to *1"
FromAccount 엔티티에 대한 패턴: "From * to" 및 "to From * 2"
사용자 발화: Transfer funds to ABC123 from my account.
또는 Transfer funds from my account to ABC123.
추출된 엔티티: ToAccount=ABC123 및FromAccount=my account
사용자 발화를 통해 엔티티 추출 되지 않음: "transfer funds for ABC123 using my account"

패턴 4: [ word1 word2 ] *

이는 말에서 하나 이상의 단어가 있어야 하는 일련의 단어 또는 콘셉트를 사용하는 패턴일 수 있습니다. 그룹 내 순서는 중요합니다(자세한 내용은 위의 의도 감지에서 참조).
ToAccount 엔티티 패턴: "to * [ using from ]" 및 "[ using from ] to *1"
FromAccount 엔티티에 대한 패턴: "[ using from ] * to" 및 "to [ using from ] *"
사용자 발화: Transfer funds to ABC123 from my account.
또는Transfer funds using my account to ABC123.
추출된 엔티티: ToAccount=ABC123 및FromAccount=my account
사용자 발화를 통해 엔티티 추출 되지 않음: "transfer funds for ABC123 using my account"

패턴 5: ~CustomConcept *

이는 개념 사용을 위한 것입니다. 커스텀 콘셉트를 생성하여 패턴을 정의하는 데 사용할 수 있습니다.
ToAccount 엔티티 패턴: "to * from" 및 "from to *"
FromAccount 엔티티에 대한 패턴: "~in * to" 및 "to ~in *"
커스텀 콘셉트: ~in – (using) (from)
사용자 발화: Transfer funds to ABC123 using my account.
또는 Transfer funds from my account to ABC123.
추출된 엔티티: ToAccount = ABC123 및 FromAccount = my account
사용자 발화를 통해 엔티티 추출 되지 않음: "transfer funds to ABC123 of my account"

패턴 6: ~intent

엔티티 패턴 및 커스텀 엔티티에 유용합니다
인텐트 식별에 사용되는 단어는 동적으로 ~intent 콘셉트를 사용하여 표시됩니다. 그러면 이 점을 일부 엔티티 패턴의 고정점 또는 참조점으로 사용할 수 있습니다.
샘플 패턴: "~intent~meeting~plural"
사용자 발화를 통해 엔티티 추출되지 않음: show my meetings.
사용자 발화가 엔티티를 표시할 수 있습니다. "schedule a presentation called Meeting the Sales Goals"

패턴 7: $currentEntity

엔티티가 실제로 처리될 때까지 패턴 평가를 지연시킬 때 유용합니다. 일반적으로 엔티티 패턴은 대화가 시작될 때 그리고 엔티티가 처리될 때까지 단어를 보호해야 하는지 확인하기 위해 새 입력 시 평가됩니다. 특히 문자열의 경우 항상 바람직한 것은 아닙니다.
패턴: "$currentEntity=TaskTitle 'called *"
대화 흐름이 TaskTitle 노드에 도달하면 위의 규칙이 패턴을 평가합니다.

パターンを使用することで、NLPインタプリターの精度を改善できます。

このドキュメントでは、さまざまなパターンの構文と、それらがインテントの検出とエンティティの抽出にどのように使用できるかについて詳述します。

覚えておくべきこと：

• パターンは、MLエンジンが使用できない場合のみの最終手段として使用されます。例として、慣用句や命令文のような発話を認識できるようにボットをトレーニングする場合などです。
• パターンは、リストアップされた順に評価されます。一致したものが見つかると、残りのパターンは評価されません。そのため、パターンを追加する際には、制限の多いものから少ないものの順に追加していることを確かめてください。
• ワイルドカード(*)は1つだけ、パターンに使用できます。
• ほとんどの機能はすべての言語に対応していますが、一部例外もありますので、詳細はこちらをご覧ください。

• 3語以上を使用します。
• 単語を正規形式で使用します（例：不定詞、単数形の名詞）。
• 単語およびその同義語の両方に小文字を使用します。
• 単語の綴りを米国式にします（例： normaliseではなく normalize ）。
• 限定詞および代名詞（the、a、my、that）の使用は避けます。
• 数字の使用は避けます。
• タスクパターンの定義にエンティティ値を使用することは避けます。
• 省略語（例：what's）は使用しないでください。
• () & / ⃝ $ [ ] + * などの特殊文字は使用しないでください。
• – , などの句読点は使用しないでください。! ? ‘ “。

インテント検出のためのパターン

以下は、インテント検出のために設定可能なパターン構文のリストとその例です。

パターン演算子

• AND：( X Y )：順番に並んだ単語の順序関係。これはデフォルトの設定です。つまり、パターンを 注文をキャンセル と指定すると、 (注文をキャンセル)と同じになります。
  例として、(注文をキャンセル) は、私の電話注文をキャンセルには一致しますが、iPhone Xの注文を保留していますが、キャンセルできますかには一致しません。[ボットビルダー]ツールは、単語間のワイルドカードの数を増やしていくパターンを使用します（インテントは最大3個まで）。そのため、注文をキャンセルのパターンが一致することがあります。
  • 注文をキャンセル
  • 私の注文をキャンセル
  • そのラストオーダーをキャンセル
  • 先週のビッグオーダーをキャンセル
• OR：[X Y Z」：これらのいずれも、ユーザー発話の中で相互に使用できます。例として、([get make] me [food drink dessert])は、以下のいずれかの発話にも一致します。
  • 食べ物をください
  • 飲み物を作ってください
  • 飲み物をください
  • デザートをください
  • 手軽な料理を作ってください
• NOT：!X: インテント一致のユーザー発話に現れてはならない単語。例として、(!予報)は 現在の天気を取得するというインテントのパターンとしてマークされており、ボットは3日間の天気予報を取得するという別のインテントをサポートしています。
  • ユーザー発話：カリフォルニアへの旅行を計画中なので、天気予報を教えてください
    • 現在の天気と一致しません。
    • 3日間の天気予報に一致します
      なお、！単語はこのポイント以降ではないという意味であることにご注意ください。つまり、（！天気予報）と（！天気予報を取得する）は違うということです。天気予報を取得する」という発話は、2番目の発話とは一致しますが、1番目の発話とは一致しません。
• オプションナル：{X}: 例として、{phone}。ユーザーの発話が 「電話番号を教えて 」でも「 番号を教えて でも、プラットフォームは同じように扱います。
• フレーズを強化：X_Y: ユーザー発話の中で、間に言葉を挟まず、フレーズをありのままに出せるように強化すること。例：transfer_funds。資金を振り替えるや資金を振り替えたいのですがという発話は一致しますが、いくらかの資金を振り替えていただけますかという発話は一致しません。
• 概念：~：プラットフォームには、開発者がパターンを定義するために使用できる、大量のビルトインコンセプトがあります。例として、(私は ~world_country[が好きです]) は以下に一致します。
  • 私はインドが好きです
  • 私はオーストラリアへの旅行が好きです
  • 私はアフリカの国に行くのが好きです
• 順不同：<<, >>: 任意の順序で単語を探すために使用します。例として、<<注文をキャンセル>>は、 電話注文をキャンセル に一致し、また、iPhone Xの注文を保留していますが、キャンセルできますかにも一致します
• ステートメントの開始/終了<, >: 例として、( 資金を振り替える > )は、私はI資金を振り替えたいt と一致しますが、 今日、資金を振り替えるとは一致しません。
• 引用：‘ –: 単語を引用するか、または正規形式ではない単語を使用する場合、システムはパターンで使用したものだけに制限されます。例として、(資金を振り替えるのが好きです) これは、私の口座から資金を振り替えるのが好きですと一致しますが、私は本当に資金振替プロセスが好きでしたには一致しません。

ネガティブパターン

ネガティブパターンは、フレーズの存在によって検出されたインテントを排除するために使用できます。これにより、一致したインテントをフィルタリングして、偽陽性を防ぐことができます。

ユーザー発話：「ネットワーク障害のエラーが発生したとき、資金を振り替え中でした
」 検出されたインテント: 資金振替
意図されたインテント：苦情を登録

インテント資金振替
ユーザー発話にネガティブパターン （ネットワーク障害）（エラー）（技術的イシュー）を追加します。「ネットワーク障害のエラーが発生したとき、資金を振り替え中でした」
または「技術的イシューに直面したとき、資金を振り替え中でした」
または「資金振り替え中にエラーが生じました。」
却下されたインテント：資金振替
トリガーされたインテント： 苦情を登録

エンティティ抽出のパターン

パターンは、ユーザー発話におけるエンティティの位置と出現率に基づいて、ユーザー発話におけるエンティティの値を特定するために使用できます。

“{…}”“[…]”“!”“~概念”などのインテントパターン演算子は、エンティティ抽出に使用できます。以下は、このパターンの適用方法に関するいくつかのユースケースです。

すべてのエンティティパターンには、プラットフォームがエンティティの値を探す場所を表示するために、（何らかの形式の）*を含める必要があります。

バンキングボットの例では、資金振替インテントを継続します。このインテントには、ToAccountとFromAccountの2つのエンティティが必要です。これを達成する方法を見ていきます。

パターン1：単語1 * 単語2

これは、エンティティの想定される位置を示す位置ワイルドカードとして使用できます。
ToAccountエンティティのパターン：to * from
ユーザー発話：私の口座からABC123に資金を振り替えてください。
抽出されたエンティティ：ToAccount = ABC123
エンティティ抽出に結びつかないユーザー発話：「私の口座からABC123 宛に資金を振り替えてください。

パターン2：単語1 *n

これは、指定された単語1の後の単語数に基づいて、エンティティの想定される位置 を示す位置指定ワイルドカード*として使用できます。つまり、単語1の後にあるn個の単語がエンティティとして考慮され、n個の単語が存在しない場合は、単語1の次の出現箇所を探すことになります。
ToAccountエンティティのパターン：from *2
ユーザー発話：私の口座からABC123に資金を振り替えてください。
抽出されたエンティティ：FromAccount = 私の口座
ユーザー発話： 私の出金口座XYZ321からABC123に資金を振り替えてください。
抽出されたエンティティ：FromAccount = 私の口座
エンティティ抽出に結びつかないユーザー発話：「私の口座を使用して、ABC123に資金を振り替えてください」

パターン2：単語1 *~n への拡張

上記（パターン2）と同様に、n個の単語が利用できれば、そのｎ個まで抽出します。エンティティは何かを抽出する必要があるので、*~1は実際には*~1と同じであることに、注意してください。

パターン3：単語1*単語2と単語3 *nの組み合わせ

これは、ユーザー発話の中でエンティティ値が見つかる可能性の高い場所と、エンティティに寄与する単語数を示すパターンの組み合わせとして使用できます。
ToAccountエンティティのパターン：「to * from」と「from to *1」
 FromAccount エンティティのパターン：「from * to」と「to from *2」
ユーザー発話：私の口座からABC123に資金を振り替えてください。
または、 私の口座からABC123に資金を振り替えてください。
抽出されたエンティティ：ToAccount = ABC123とFromAccount = 私の口座
エンティティ抽出と結びつかないユーザー発話：「私の口座を使用してABC123 宛に資金を振り替えてください」

パターン4：[ word1 word2 ] *

これは、1つ以上が発話中に表れる必要のある単語や概念のグループを使用したパターンの場合もあります。グループ内の順序が重要です（詳細については、上記のインテントの検出 をご覧ください）。
ToAccountエンティティのパターン：「to * [using from]」と「[using from] to *1」
 FromAccount エンティティのパターン：[[Using from] * to」と「to [using from] * 」
ユーザー発話：私の口座からABC123に資金を振り替えてください。
または、 私の口座を使用してABC123に資金を振り替えてください。
抽出されたエンティティ：ToAccount = ABC123とFromAccount = 私の口座
エンティティ抽出と結びつかないユーザー発話：「私の口座を使用してABC123 宛に資金を振り替えてください」

パターン5：~CustomConcept *

これは、コンセプトを使用するためのものです。独自のカスタムコンセプトを作成し、それを使用してパターンを定義できます。
ToAccountエンティティのパターン：“to * from”と“from to *”
 “FromAccount”エンティティのパターン：“~in * to”と“to ~in *”
カスタムコンセプト：“~in” “- (using) (from)
”ユーザー発話：私の口座を使用して、ABC123に資金を振り替えてください
または、 私の口座からABC123に資金を振り替えてください。
抽出されたエンティティ：ToAccount = ABC123とFromAccount = 私の口座
エンティティ抽出と結びつかないユーザー発話：「私の口座のABC123に資金を振り替えてください」

パターン6：~インテント

エンティティパターンやカスタムエンティティで役に立ちます
インテントの識別に使用される単語は、“~インテント”概念で動的にマークされます。これは、いくつかのエンティティパターンのアンカーまたは参照ポイントとして使用できます。
サンプルパターン：「~intent~meeting~plural」
エンティティ抽出に結びつかないユーザー発話：私の会議を表示します。
ユーザー発話はエンティティをマークする場合があります：「販売目標を達成というプレゼンテーションを予定しています」

パターン7：$currentEntity

エンティティが実際に処理されるまで、パターンの評価を遅らせるのに役立ちます。通常、エンティティパターンは、ダイアログの開始時および新規入力時に評価され、そのエンティティが処理されるまで、いずれかの単語を保護しなければならないかどうかを確認します。これは、特に文字列の場合、必ずしも望ましいことではありません。
パターン：「$currentEntity=TaskTitle 'called*」
上記のルールでは、ダイアログフローがタスクタイトルノードに到達したときにパターンを評価する結果となります。

Using patterns can help to improve NLP interpreter accuracy.

In this document, we will elaborate on the various pattern syntax and how they can be used in intent detection and entity extraction.

Things to Remember:

• Patterns are to be used as a last resort, only for cases where ML engine cannot be used. Examples of such cases would be to train bot in recognising idiomatic utterances, command like utterances.
• Patterns are evaluated in the order of their listing. Once a match is found the rest of the patterns are not evaluated. So ensure when adding patterns to add in the order of most restrictive to least restrictive.
• Only one wildcard (*) is allowed in a pattern.
• While most of the features are supported in all languages, there are some exceptions, see here for more details.

• Use a minimum of 3 words.
• Use words in their canonical forms (i.e. infinitive verbs, singular nouns).
• Use lowercase both for words and their synonyms.
• Use the US spelling of words (i.e. normalize instead of normalise).
• Avoid using determiners and pronouns (the, a, my, that).
• Avoid using digits.
• Avoid using entity values in defining a task pattern.
• Don’t use elision (i.e. what’s ).
• Don’t use special characters such as () & / \ $ [ ] + *.
• Don’t use punctuation such as – , . ! ? ‘ “.

Patterns for Intent Detection

Following is a list of pattern syntax, along with examples, that can be configured for intent detection.

Note: Pattern matching occurs in the canonical form of a sentence. Therefore, the words in a pattern should be in their canonical form.

Pattern Operators

• AND: ( X Y ): An ordered relationship of words in sequence. This is the default setting. i.e. when you specify a pattern as cancel order it is the same as (cancel order).
  For example, (Cancel Order) matches Cancel my phone order but doesn’t match I have a pending order for an iPhone X, can I cancel. Bot Builder tool uses patterns with increasing numbers of wildcards between words (up to 3 for an intent). So a pattern of Cancel Order can match:
  • cancel order
  • cancel my order
  • cancel that last order
  • cancel last weeks big order
• OR: [X Y Z]: Any of these can be interchangeably used in the user utterance. For example, ([get make] me [food drink dessert]) will match any of the below utterances:
  • Get me food
  • Make me a drink
  • Get me a drink
  • Get me a dessert
  • Make me some quick food
• NOT: !X: Words that should not appear in the user utterance for an intent match. For example, (!forecast) is marked as a pattern for intent named Get current weather and the bot supports another intent called Get 3-day weather forecast.
  • User utterance: Planning a trip to California get me the forecast
    • will not match Get current weather
    • will match Get 3-day weather forecast
      Note that the !word means not after this point. So (!forecast the weather) and (get the weather !forecast) are different. The utterance get the forecast for the weather matches the second but not the first.
• Optional: {X}: For example, {phone} If the user utterance is Get me a phone number or get me a number the platform will treat it equally.
• Enforce Phrase: X_Y: To enforce occurrence of the phrase as is in the user utterance, without any words in between. For example, transfer_funds. The utterance transfer funds or I want to transfer funds will match but not Can I transfer some funds.
• Concepts: ~: Platform has a large set of inbuilt concepts that developers can use to define a pattern. For example, (I [like love] ~world_country) will match
  • I like India
  • I love traveling to Australia
  • I would like to visit an African country
• Unordered: <<, >>: Used to find words in any order. For example, <<Cancel Order>> matches Cancel my phone order and also I have a pending order for an iPhone X, can I cancel
• Start/End of Statement: <, >: For example, ( transfer fund > ) will match I want to transfer funds but will not match transfer funds today.
• Quote: ‘ –: If you quote words or use words that are not in canonical form, the system will restrict itself to what you used in the pattern. For example, (like to transfer funds) This matches I would like to transfer funds from my account but not I really liked transfer funds process.

Negative Patterns

Negative Patterns can be used to eliminate intents detected in the presence of a phrase. This will help filter the matched intents for false positives.

User Utterance: “I was transferring funds when I got network failure error”
Intent Detected: Transfer Funds
Intended Intent: Register Complaint

Add a Negative Pattern (network failure) (error) (technical issue) for the intent Transfer Funds
User Utterance: “I was transferring funds when I got network failure error”
or “I was transferring funds when I faced a technical issue”
or “I got an error during transfer funds process.”
Intent Rejected: Transfer Funds
Intent Triggered: Register Complaint

Patterns for Entity Extraction

Patterns can be used to identify the values for entities in user utterance based upon their position and occurrence in user utterance.

Intent patterns operators like {…}, […], !, ~concepts can be used for entity extraction. The following are some use cases how the patterns can be applied.

Every entity pattern has to include a * (of some form) to represent where the platform should look for an entity value.

Continuing with the Banking Bot example with Transfer Funds intent. This intent needs two entities – ToAccount and FromAccount. We will see how to achieve this.

Pattern 1: word1 * word2

This can be used as a positional wildcard that indicates the expected position of the entity.
Pattern for ToAccount entity: to * from
User Utterance: Transfer funds to ABC123 from my account.
Entity Extracted: ToAccount = ABC123
User Utterance not resulting in entity extraction: “transfer funds for ABC123 from my account”

Pattern 2: word1 *n

This can be used as a positional wildcard * that indicates the expected position of the entity based upon the number of words after the specified word1. That is, n words after the word1 are to be considered for the entity, if n words are not present then look for the next occurence of word1.
Pattern for ToAccount entity: from *2
User Utterance: Transfer funds to ABC123 from my account.
Entity Extracted: FromAccount = my account
User Utterance: Transfer funds to ABC123 from XYZ321 that is from my account.
Entity Extracted: FromAccount = my account
User Utterance not resulting in entity extraction: “transfer funds to  ABC123 using my account”

Extension to Pattern 2: word1 *~n

Similar to above (pattern 2) but extracts up to n number, if that number of words are available. Note that entities need to extract something so *~1 is really the same as *1.

Pattern 3: a combination of word1 * word2 and word3 *n

This can be used as a combination of patterns for the likely location in the user utterance that the entity value could be found and the number of words contributing to the entity.
Pattern for ToAccount entity: “to * from” and “from to *1”
Pattern for FromAccount entity: “from * to” and “to from *2”
User Utterance: Transfer funds to ABC123 from my account.
                       or Transfer funds from my account to ABC123.
Entity Extracted: ToAccount = ABC123 and FromAccount = my account
User Utterance not resulting in entity extraction: “transfer funds for ABC123 using my account”

Pattern 4: [ word1 word2 ] *

This can be for patterns using a group of words or concepts of which at least one should be present in the utterance. The order within the group is important (see above in intent detection for details).
Pattern for ToAccount entity: “to * [ using from ]” and “[ using from ] to *1”
Pattern for FromAccount entity: “[ using from ] * to” and “to [ using from ] *”
User Utterance: Transfer funds to ABC123 from my account.
                       or Transfer funds using my account to ABC123.
Entity Extracted: ToAccount = ABC123 and FromAccount = my account
User Utterance not resulting in entity extraction: “transfer funds for ABC123 using my account”

Pattern 5: ~CustomConcept *

This can be for using concepts. You can create your own custom concepts and use them to define patterns.
Pattern for ToAccount entity: “to * from” and “from to *”
Pattern for FromAccount entity: “~in * to” and “to ~in *”
Custom Concept: ~in – (using) (from)
User Utterance: Transfer funds to ABC123 using my account.
                       or Transfer funds from my account to ABC123.
Entity Extracted: ToAccount = ABC123 and FromAccount = my account
User Utterance not resulting in entity extraction: “transfer funds to ABC123 of my account”

Pattern 6: ~intent

Useful in entity patterns and custom entities
Words that are used in the intent identification are dynamically marked with the ~intent concept. This can then be used as an anchor or reference point for some entity patterns.
Sample Pattern: “~intent~meeting~plural”
User Utterance not resulting in entity extraction: show my meetings.
User Utterance might mark the entity: “schedule a presentation called Meeting the Sales Goals”

Pattern 7: $currentEntity

Useful in delaying the evaluation of a pattern until the entity is actually processed. Normally entity patterns are evaluated when a dialog starts and on new input to see if any words need to be protected until that entity is processed. This might not always desirable, especially for strings.
Pattern: “$currentEntity=TaskTitle ‘called *”
The above rule will result in evaluating the pattern when the dialog flow has reached the TaskTitle node.