【发布时间】：2016-10-18 12:14:44
【问题描述】：
在构建旨在捕捉离题问题的意图时，我们是否应该包含胡言乱语（例如“fgufeu ewe qeweuwe”或其他无效英语）？我不确定包含这样的词是否会增加或减少匹配题外话意图的可能性。我非常有信心用户会尝试捣碎键盘以查看机器人如何响应，但他们输入的内容永远不会与我提供的示例乱码完全匹配。
【问题讨论】：
标签： ibm-watson watson-conversation
【发布时间】：2016-10-18 12:14:44
【问题描述】：
最好的答案是在创建模型后对其进行测试。我见过一些人们这样做的例子，而且它似乎有效。
我非常有信心用户会尝试捣碎键盘以查看机器人如何响应，
根据经验，您会发现您认为用户会做的事情与他们实际做的事情往往大相径庭。特别是如果您从未在进行时进行过任何用户测试。
大多数用户在使用聊天机器人/会话代理时都有明确的目标。他们通常会使用机器人直到他们实现这一目标。即便如此，敲击键盘的人也应该期待得到错误的答案或“我不知道”。
【讨论】：
-
我们确实有一个集成测试，它确保乱码被检测为 off_topic（以便机器人可以用“我不知道”响应），当我们添加更多示例时，这些测试开始失败到其他一些意图。我们的第一反应是在 off_topic 意图中添加更多乱码示例，但我们不确定这是否会有所帮助或阻碍（因为新示例永远不会精确匹配）。
-
不过，关于用户测试，这是一个很好的观点 - 也许我们的测试正在测试只有少数用户会做的事情。
-
更多的用户反馈已经出现，用户正在输入随机击键并且惊讶于意图不是off_topic。我怀疑用户在尝试完成一项任务时不会敲击键盘，但在探索新技术的极限时，比如聊天机器人，他们就是这么做的。
-
如果您告诉用户“输入任何内容”而不是解释应用程序的用途，这可能会在 UAT 中发生。
-
我们通过记录用户输入的观察结果是，用户很好奇并想要测试技术的极限，即使早期的机器人消息中已明确解释了其目的。
如果其他人不是，您可以只使用始终为真的条件。就像条件“anything_else”
【讨论】：