Dialogflow Вариации фраз - PullRequest
Новая
       14

Dialogflow Вариации фраз

0 голосов
/ 29 августа 2018

В настоящее время я работаю над приложением в Dialogflow, в котором есть некоторые аспекты, похожие на бота чата. Я натренировал намерения с некоторыми итерациями похожих фраз. Я ожидал, что алгоритмы ML в Dialogflow поймают варианты предложений, которые были очень похожими, поэтому я пропустил их в обучающих фразах.

Я заметил, что в некоторых случаях, когда предложения почти идентичны, Dialogflow не может их сопоставить, например,

"У тебя есть ночные поты?" «Есть ли у вас ночные поты?»

И

"Доброе утро" "Доброе утро, Джон"

Во второй раз я экспериментировал с "Доброе утро, сэр" и "Доброе утро, мисс", и это, казалось, соответствовало правильным намерениям. Тем не менее, обработка имен будет требованием для приложения, и я не хочу проходить через каждое намерение и добавлять случаи, когда сущность имени задействована, если это не является абсолютно необходимым.

Есть ли что-то, что я делаю неправильно, возможно, что ограничивает соответствие машинного обучения в моем агенте? Или это просто ограничение Dialogflow, когда мне придется вручную добавлять эти итерации?

1 Ответ

0 голосов
/ 29 августа 2018

Основной алгоритм, стоящий за Dialogflow, - , а не с открытым исходным кодом. Таким образом, действительно трудно сказать, что является лучшим способом решения проблемы. Но вот несколько вариантов, которые вы можете рассмотреть:

  • Чтобы понять значение предложения с другой словом или фразой (ваш первый пример), это открытая область исследований. Ни один алгоритм ML не может решить эту проблему полностью (до сих пор). Вы не можете доверять Dialogflow или другому Chatbot, чтобы захватывать / понимать перефразированные предложения для вас.

  • В вашем первом примере некоторые слова очень часто встречаются в большинстве предложений [Do, you, get, any]. В этом случае алгоритму действительно сложно найти правильное намерение на основе этих общих ключевых слов. Попробуйте добавить различные предложения с помощью [night, sweats], чтобы дать алгоритму возможность перехватить их.

  • Порог классификации : Как указано в документации, вы можете изменить точность классификатора. Во втором примере « Доброе утро » & « Доброе утро Джон » это может решить проблему.

  • Существует еще одна опция в подходах link , на основе правил и на основе ML . Выберите подходящий в зависимости от размера тренировки.
...