关于Watson能力的问题
背景我们正在设计一个聊天机器人来回答访客关于我们公司的问题，例如：
上面列出的示例问题应该能够通过ChatBot通过#Intent和@Entity映射到定义的Dialog处理来解决，以提供预定义的答案。
但是，我们想知道的是关于更具动态性的问答支持，如下一节所述。
动态问答挑战 我们希望我们的聊天机器人能够尽可能多地回答访问者的问题，但不知道如何处理如下问题：
关于员工
自2007年以来，有多少员工加入了这家公司？
答案示例：自2007年以来加入了20多名员工
动态因素：•加入的员工数量•年份范围
过去五年有多少员工加入并辞职？
示例答案：加入了10名员工，但没有一人辞职
动态因素： •加入的员工人数 •自然语言年份范围 •员工就业状况
您的员工流失率是多少？
答案示例：25％或0.25
动态因素： •计算：员工加入人数/员工辞职数量
员工是否可以在贵公司轻松晋升？
答案示例：员工将每3年晋升一次
动态因素： •计算：员工人数和晋升日期，下一题名内部平均值
关于项目
答案示例：项目A录得$ 10,000,000.00
动态因素：已知如何按最大服务价格找到项目
贵公司是否积极参与项目进度或服务交付？
示例答案：我们最有可能提前10％的原始时间表
动态因素： •已知所有项目和所有任务持续时间 •计算进度和实际完成日期之间的差异
您的平均项目团队规模是多少？
示例答案：平均项目团队规模为5人
动态因素： •已知所有项目并阅读所有项目团队结构 •计算平均值
指向注意事项：
• We don't want to code the Question and Answer explicitly
• We are thinking IBM Watson should be able to answer those questions after understanding our data source
数据源（以WORD格式的一堆文件）： •员工记录加入日期，结束日期和每个促销日期 •项目记录，包括合同，提案，团队结构和进度报告
问题想澄清或了解
• Do sample questions listed above must go through programming to handle?
• Can IBM Watson have a way to answer our question in a meaningful manner like we listed example as above, if we provided those data source to IBM Watson and how?
• For the first 2 questions about staff, do we need to code/define separate 2 mapping to handle these 2 questions even they shared similar structure?
• Can it learn to handle dynamic question structure after we let IBM Watson know enough information to answer those questions.
• If I ask something like [Last 5 Years] // [Since 2012] // [Exclude 2011 or Before] , do Watson know they are referring the same date range? Or we need to teach Watson one by one with #Intent and @Entity?
答案 0 :(得分：1)
您的问题可能最适合IBM的DW论坛，因为它实际上并不是Stackoverflow的结构。
回答所有问题：
Watson Conversation的目的是进行非结构化对话，并以一种使计算机更容易使用的方式查找和构建响应。
您可以使用系统实体fread，sys-number捕获上述示例。
答案 1 :(得分：0)
会话本身很复杂，即使使用强大的先进自然语言处理，仍然需要花费大量精力才能在聊天或语音界面中与人交互感觉自然。如果您希望了解自己可以快速获得多远，我建议您使用跨平台的自然语言处理工具API.AI。
API.AI支持实体提取（即它可以接受用户查询并确定哪些单词指示日期，数字和自定义实体及其值），意图识别（它可以猜出用户打算做什么）如果您举例说明用户会使用机器学习的内容）并支持14个平台（Google智能助理，Facebook，Slack，Twilio，Telegram ......）所有没有任何代码。
如果您确实希望自己开发API.AI有一个API，并且支持各种平台的16个SDK（Nodejs，Python，Java，...）以及任何通过HTTP实现webhook的JSON语言。
答案 2 :(得分：0)
我想建议一个对话/发现组合。当您的对话框无法回答问题时，您可以将问题转发给发现。发现可以采用非结构化数据，您可以相应地提取数据并且＃34;教授＆＃34;它得到了正确的答案。