如何提高Rasa NLU中意图的置信度得分？

Question

我在link中致力于Rasa NLU的意图分类，我将如何提高给定意图的置信度得分。

我试图提供更多的训练数据，但是置信度得分并没有增加。任何人都可以让我知道为得到良好的置信度分数而可以调整的参数\超参数。 我确实尝试了此link中提供的所有可能的组合，但仍然几乎没有任何改善。

我确实检查了此处提供的建议，但我正在寻找模型的细化调整，以使其性能更好。

谢谢。

编辑1 ：请提供拒绝该问题的有效理由。

Answer 1

您可以使用tensorflow_embedding来提供接近.9的置信度得分，而不是使用spacy_sklearn来提供对.3的简洁性

Answer 2

根据spaCy是否为您的语言提供良好的language model，您应该使用spaCy pipeline（与预训练模型一起使用）或tensorflow_embedding pipeline适用于任何语言，但需要更多培训示例。

我认为您的问题可能是由重叠的培训示例引起的。一个例子来澄清：

## intent:ask_bot_name
- Tell me your name
- What is your name
- name please

## intent:ask_location_name
- Tell me the name
- What's the name
- name please

因此，我建议仔细阅读您的训练数据，看看不同的意图是否具有相同或非常相似的示例。