是否可以使用DialogFlow简单地解析一些文本并返回该文本中的实体？
我对会话或类似机器人的行为不感兴趣，只需输入文本和实体列表。
使用DialogFlow实体识别似乎比Google自然语言处理更好，并且训练能力也可能有用。
干杯。
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我从未考虑过这个......但是，它应该是可能的。您可以使用同义词上传实体。然后，删除＆＃34;默认后备意图＆＃34;，并创建一个名为＆＃34; catchall＆＃34;的新意图。程序生成句子，其中包含所提及的每个实体的示例，单独或组合（以您希望提取它们的任何方式）。在＆＃34;设置＆＃34;中，更改＆＃34; ML设置＆＃34;所以＆＃34; ML分类阈值＆＃34;是0。
理论上，它现在应该将每个输入分类为＆＃34; catchall＆＃34;，并返回它找到的所有实体......
如果你把标记物标记为sys.any，那么这可能非常有效......
但是，您可能希望研究为此构建的内容。我用Aylien的NLP API制作了很酷的东西。 They have entity extraction，免费等级每天为您提供1,000次点击。
编辑：如果您可以运行某些代码，而不是依赖SaaS，则可以查看Rasa NLU for Entity Extraction。使用SpaCy后端，它可以很好地识别预先训练的实体，并且使用不同的后端，您可以使用自定义实体。