我正在建立一个沃森对话服务，我想知道不同的沃森对话和自然语言理解服务。
我认为Watson会话服务支持自然语言理解，例如意图，实体但自然语言理解服务也提供意图和实体。
如果我只是使用意图和实体进行对话，我是否需要将自然语言理解与对话服务绑定？
谢谢。
答案 0 :(得分：1)
会话服务与NLU分开。对话是关于在您自己的域上构建聊天机器人。意图/实体只是您训练它的内容，而对话框是仅在对话中可用的功能，而不是NLU。
NLU是一种预先训练的服务，可以返回有关文本的各种信息，但不会对响应做任何事情，并会返回它已预先训练的内容。开箱即用，你无法改变这一点。您可以使用像Watson Knowledge Studio这样的产品来训练自定义注释器，但是NLU本身知道它知道什么，就是这样。
没有必要将这些结合起来，但这是可能的。根据您尝试解决的问题，将有助于指导您使用哪个问题。如果您想了解有关非结构化文本的数据，而无需实际培训时间，NLU适合您。如果您想开发一个聊天机器人来帮助您的用户遇到一些问题，那么Conversation就适合您。
如果您想构建一个关于通用内容的聊天机器人，或者您需要诸如人名之类的内容，在世界各地提取位置等，并做出相应的响应，您可以使用NLU来提取元数据，然后将其传递给Conversation并与您的自定义意图/实体/对话框一起进行更强大的对话。
答案 1 :(得分：0)
从我理解这个问题的方式来看，我预先假设您知道Watson会话和自然语言分类器（NLC）是IBM Watson提供的两种不同服务。
Watson会话基本上可以帮助您构建一个聊天机器人或机器人（具有语音到文本，反之亦然）。这个聊天机器人以不同的方式帮助用户。假设用户向聊天机器人询问问题，聊天机器人将相应地回答问题（这取决于您如何设计对话框/或响应）。
问题1：你叫什么名字？
回答1：我是沃森。
相反，如果问题不正确。
不正确的问题： Wat是你的名字？
答案仍然是：我是华生。
为了使用Watson会话构建聊天机器人，您需要确保正确理解Intent，Entities，最重要的是Dialogs（Dialogs帮助您设计会话流）。如果你知道这3个部分，那么你就可以和Watson谈话了。如果你把它们隔离在一起，那么NLC和Watson对话之间就没有联系。 *话虽这么说，Watson会话本身具有自然语言理解，即使问题不完整，语法不正确，拼写错误的单词等，它也能解决用户问题。*
简而言之，您不需要绑定任何东西（自然语言）来使对话开始工作。只关注提供的3个（意图，实体和对话）部分，你就可以了。