在使用Python / NLU查询结构化数据帧时，如何提取有意义的提取？

Question

我发现此任务非常具有挑战性，无法找到方法。

给出：FinanacialReport的结构化数据框 Finanacial Report

我想确定给定文本查询的意图。 更准确地说：如果我得到一个文本查询“ 什么是拉丁美洲2013财政年度？”

输出：388.00

我面临的挑战是可以对使用NER的非结构化文本/段落进行处理吗？ 但是给定这样的数据框时如何进行？

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我将通过以下方式（使用Rasa）进行处理：

1）提供NLU训练数据，在其中标记所需的实体。例如。实体location和实体metric。最好用crf component完成。也许值得将其与lookup tables结合使用。

2）在对文本查询的意图进行分类时，运行自定义操作action_query_financial_data

3）在自定义操作中，使用提取的实体查询数据框。