有没有最好的方法来制作包括实体在内的培训数据？

Question

Intent是否可以在训练数据中替换实体的通配符？ 在由包括实体的数据训练的意图的情况下，置信度取决于实体。 有没有最好的方法来制作包括实体在内的培训数据？

Answer 1

默认情况下，Watson Conversation会自动将实体纳入意图训练。

在关联时，请注意单词本身会成为关键字。

例如。

如果您创建了一个价值为xxx且您的意图＆＃34;什么是xxx＆＃34; 的实体，那么xxx实体中的所有内容都会在创建时被换出。

现在，如果您将dog作为值，则在您的实体中，它只会查找该关键字。例如，除非你明确地将小狗放入实体，否则它不会理解这个词与小狗有关系。

有更多详情here。那是在模式实体之前编写的。

Answer 2

您不能在意图中使用通配符，因为这不是NLP的工作方式。它需要访问完整的句子来处理它。

我在大多数项目中看到的是包含和不包含实体的示例。例如，购买房屋的意图可以使用： - 我想买房子 - 我必须购买一个地方 - 我需要买 - 我要收购 - 我有钱买一个 - 我需要一个家

假设您有一个包含某些同义词的实体房屋：地点，公寓，住宅等。

所以你有购买意图的通才，但你也有一些实体的例子。