从话语的华森通用词

Question

尝试创建一组实体＆amp;对于同类事物的意图＆＃34;描述＆lt; something＆gt;＆＃34;或者＆＃34;告诉我＆lt; something＆gt;＆＃34;或＆＃34;列出＆lt; something＆gt;＆＃34;的实例。 ＆lt; something＆gt;事先不知道。因此，我无法详尽地列出实体的可能值。

我从（尽管很少）使用和从文档中得到的印象是，对话API并不擅长此类事情。到目前为止的经验表明它会识别出与某些实体给出的例子相符的东西，但我还没有看到它可以推广到像

这样的东西。

• 描述@target
• 显示@target
的实例

不知道@target的值集。

我错过了什么？

Answer 1

根据您的示例，您可以将意图和实体结合起来用于您的目的。

我认为这是一个很好的做法。

就像丹尼尔所说的那样，你可以用一些例子创建一个意图来询问某些事情，例如#describeAbout中的这些例子：

• 描述
• 能否请您描述
• 你能解释一下吗
• 列出
的实例

等...

使用您的值创建一个像@typesDescribe这样的实体。喜欢这个值：

• 纸张
• 爱
• 水果

在Watson使用您的对话框训练您的示例后，创建一个条件

的流程

if #describeAbout AND @typesDescribe:Paper

回复：

• @typesDescribe（将显示价值：纸张）是一种薄的材料，通过将木材，碎布或草的纤维素纸浆的湿纤维压在一起，然后将它们烘干成柔性薄片。

而且，通常情况下，如果您对Intent和Entity的信心很小，您可以为您的Intent添加一个具有您想要的置信度的条件。 Check

Obs。：您可以单独创建一个Intent，条件为#describeAbout，响应将询问您的用户“您可以知道什么？”，并创建一个包含各种@typesDescribe:value的流，示例

Answer 2

您在谈论哪些服务？通过使用通配符，NLC能够做到这一点，对话也是如此。可以训练其中任何一个在训练数据中识别具有通配符值的意图。只需使用星号（如此 - ＆＃34; *＆＃34;）作为通配符。

你不必用每一个可能的话语训练对话，它从它的训练数据中学习。因此，如果你提供了一系列话语，比如＆＃34;描述苹果＆＃34;，＆＃34;描述橙子＆＃34;，＆＃34;描述萤火虫＆＃34;和＆＃34;描述天体物理学＆＃34;描述天体物理学＆＃34 ;然后将所有这些与＃34;＃provide_description＆＃34;的意图相关联，然后对话服务就会针对请求表示这种意图，例如＆＃34;描述数学＆＃34;。

请尝试使用真实的话语进行训练。我不确定您的用户会一直用两个单词的句子说话。为每个意图提供足够的培训数据，以便服务能够学习人们表达相同意图的各种不同方式。