使用大型数据集训练对话流

Question

我有包含用户查询和响应的数据集。数据集的大小约为〜5万。数据存储在csv文件中，该文件具有两列分别用于查询和响应。如何使用此数据集训练对话流？我可以使用python API进行训练吗？在他们的文档https://dialogflow.com/docs/training-analytics/training中提到了它。但是我不知道该怎么训练？我想这样训练-https://miningbusinessdata.com/reader-question-automating-dialogflow-training/。但是我无法完全理解该怎么做。

Answer 1

您可以仅上传包含用于培训的用户查询列表的TXT文件。 here中描述了该过程。一种替代方法是使用REST界面来更新意图，并通过batchUpdate将训练数据作为示例调用添加，或使用导出/导入来添加训练短语（我没有尝试过此选项）。

1. 用于TXT上传：您无法上传回复，回复将由当前培训自动确定。

   • 上传txt文件，每个用户请求各占一行（没有其他标记，也没有响应）
   • 切换到“培训”菜单，然后点击上传的对话，您将看到用户请求列表
   • 检查用户请求是否与正确的响应相匹配，如果不正确，请更正
   • 顶部有一个按钮来接受结果，代理将根据新数据进行训练

2. 用于批量上传或导出/导入 您提到的训练功能仅仅是开始训练的功能，而不是添加训练数据的功能。但是，您可以使用bach上传来添加意图，包括示例调用。

   • 这是HTTP请求格式 POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/{parent=projects/*/agent}/intents:batchUpdate
   • 以URI或内联方式提供批次。您应该可以使用updateMask来更新训练短语
   • 文档中有更多详细信息，但是如果您使用内联，则会发送一个intentBatch，其中包含一个intent列表，每个intent看起来像this
   • 您还可以先导出项目，在自动脚本中添加训练短语，然后使用projects.agent.import（see more here）再次导入项目