RASA没有认可适当的意图

Question

使用的后端/管道：Spacy＆amp; Sklearn

操作系统：Windows 8

问题：RASA无法识别正确的意图

实施例： 我创建了一个意图名称“GenericGreetingGM”，并使用诸如（早安，Gud mrng，gud早上，非常早安等等）的话语进行训练。但是很少有像（gud morning）这样的话语会进入GenericSmallTalkFamily，我们在这个意图中没有任何与“morning”或“gud”相匹配的词语。

与少数人沟通后，他们建议我查看RASA evaluation（意图混淆矩阵），下面是我对图像的观察。

Intent_Confusion Matrix

  

  

• 总话语数：28

  

• 纠正话语：8

  

• 正如我在一个例子中提到的那样，其余的话语都会出错。

  

以下是我的问题。

1。 RASA如何运作？

2。 RASA如何分析文本并给出意图。

第3。如何使用RASA评估/以上图片进行分析

有关此问题的任何帮助，主要涉及使用RASA评估。

先谢谢

Answer 1

我写了一个由四部分组成的系列，揭开了RasaNLU内部的神秘面纱。希望对您有帮助。

https://medium.com/series/nlp-behind-chatbots-demystifying-rasanlu-318a8adb39ed

关于该问题，GenericGreetingGM可能是由于每个仓位下的训练样本数量不同所致。这可能最终会使结果偏向训练有素的意图。