如何将实体识别与意图预测联系起来？

Question

我在使用Rasa_NLU时遇到问题，无法为我提供错误的实体。一个示例是“我如何到达纽约？”在这里，我标记了培训数据以将实体命名为“城市”。出于另一目的，它被标记为“目的地”。

目的：检查天气

what is the weather in new york?

意图：get_directions

how do I get to new york?

我有一个脚本，对返回的意图采取措施并处理实体。如果我得到了get_directions意图，我将在json中查找目标实体，但它有城市。使用ner_crf，是否有一种方法可以不强调意图中的实体，以使分类器偏向于针对意图进行训练的实体？也就是说，分类器的权重是为get_directions提供目的地，为get_weather提供城市？

我发现的典型答案是添加更多培训示例。我有两个意图，每个人最多60岁，但这仍然是错误的。

Answer 1

截至目前，您只能出于某种意图对所有实体进行特征化/不特征化。我可以看到这并不是您真正的用例，因为这两种意图都需要实体-只是不同的实体。当前有一个community PR可以添加特定实体的按意图进行特征化，因此将来将可用。