Extract What Matters
Agentul trebuie să captureze corect: numele clientului, data programării, numărul de telefon. Entity extraction testing asigură zero pierderi de date.
Entity Accuracy by Type
| Entity Type | Example | Precision | Recall | F1 Score |
|---|---|---|---|---|
| PHONE | 0722 123 456 | 99.1% | 98.5% | 98.8% |
| ion@example.ro | 98.8% | 97.2% | 98.0% | |
| DATE | luni 15 martie | 96.5% | 94.8% | 95.6% |
| TIME | la ora 14:30 | 97.2% | 95.1% | 96.1% |
| PERSON | Ion Popescu | 93.8% | 91.2% | 92.5% |
| ADDRESS | Str. Victoriei 45 | 88.5% | 85.3% | 86.9% |
| PRODUCT | iPhone 15 Pro | 91.2% | 88.7% | 89.9% |
| MONEY | 250 de lei | 95.8% | 94.2% | 95.0% |
Test Examples
“Bună ziua, sunt Maria Ionescu, vreau să programez o vizită pentru joi 20 martie la ora 10. Telefonul meu e 0745 123 456.”
PERSON: Maria Ionescu ✓DATE: joi 20 martie ✓TIME: ora 10 ✓PHONE: 0745 123 456 ✓
“Am comandat 2 pizza Margherita pentru livrare la Bulevardul Unirii nr. 42, bloc A3, scara B, ap 15.”
PRODUCT: 2 pizza Margherita ✓ADDRESS: Bulevardul Unirii nr. 42... ✓
Edge Cases Testing
Romanian-Specific Challenges
Diacritice în nume94.5%
Date relative (poimâine)87.3%
Adrese complexe82.1%
Sume în lei/euro96.2%
Ambiguous Cases
“Vine Ion” (persoană vs verb)89.2%
“La 10” (oră vs cantitate)91.8%
“Ionescu 45” (nume vs adresă)85.4%
Normalization Testing
Testează că entitățile sunt normalizate corect:
Input
Normalized
Status
“zero șapte doi doi”
0722
✓
“mâine dimineață”
2024-03-16T09:00
✓
“două sute cincizeci lei”
250.00 RON
✓
“la patru fără un sfert”
15:45
✓