我正在尝试使用Rasa构建聊天机器人。我按照文档here中给出的步骤创建了一个基本的聊天机器人。我已经安装了rasa核心和rasa nlu，但是现在我只使用rasa核心，因为我不需要从输入中提取任何信息。
我添加了大约20个意图及其相应的动作。但是当我试图获得响应时，它正在准确地识别14个意图（甚至通过使用同义词来测试混乱的单词），但是对于休息6意图，即使我输入与意图中定义的相同的输入，它总是返回错误的响应。
起初我使用了spaCy + sklearn管道，但现在我使用的是sklearn + MITIE，但仍未获得准确的响应。
有没有办法提高聊天机器人的准确性。
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提高准确性的最佳方法是根据会话分析告诉您随时间与用户交互的方式，迭代地优化您的机器人。无论你带来多少NLP，开箱即用的机器人都是不切实际的。
有许多可用于此的工具，其中一些工具在分析方面（除健康指标外）比其他工具更强大。 （我为一个名为Chatbase的人工作，它可以免费使用并适用于任何僵尸程序平台。）