Intentieherkenning is de AI-taak om uit een bericht te bepalen wat een gebruiker eigenlijk probeert te bereiken. Mensen verwoorden hetzelfde doel op tientallen manieren, en intentieherkenning brengt al die formuleringen terug naar één onderliggende bedoeling, zodat het systeem op de juiste manier kan reageren.
Denk aan een hotelreceptionist die elke versie van ‘ik wil uitchecken’ al duizend keer heeft gehoord. Een gast zegt misschien ‘ik vertrek’, ‘kan ik afrekenen’, of ‘hoe laat moet ik eruit zijn’. Een goede receptionist weet meteen dat dit allemaal hetzelfde betekent. Intentieherkenning geeft software diezelfde vaardigheid: het leest het bericht en plaatst het in een bekende intentie. Onder de motorkap is het een vorm van classificatie bovenop natural language processing, en het is het deel van een chatbot dat bepaalt welke actie of welk antwoord past. Elke intentie koppelt meestal aan één taak: een ticket openen, een bestelling ophalen, doorverbinden met een mens.
Goed gedaan voelen gesprekken natuurlijk; fout gedaan blijft de bot de vraag beantwoorden die niemand stelde. Het lastige zit in het rommelige midden, waar verzoeken vaag, gemengd of verwoord zijn op een manier die het systeem nooit eerder zag. Een bericht als ‘het werkt nog steeds niet en ik wil mijn geld terug’ draagt twee intenties tegelijk, en het systeem moet kiezen welke het eerst oppakt. Goede ontwerpen lossen dit op door intenties te ranken en, als de hoogste score wankel is, een korte vraag te stellen in plaats van verkeerd te gokken.
Bij TopDevs bouwen we intentieherkenning in de assistenten en supporttools die we opleveren, getraind op de echte berichten van een klant zodat verzoeken nauwkeurig worden gerouteerd in plaats van de mensen die het gebruiken te frustreren.
