Мысль Диппавлова о классификации dstc2 не ясно (python) - PullRequest
Новая
       49

Мысль Диппавлова о классификации dstc2 не ясно (python)

0 голосов
/ 31 декабря 2018

Я следую этой документации: https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/blob/master/docs/components/classifiers.rst#id53

Мой код следующий: 

import os
from deeppavlov import build_model, configs

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"

CONFIG_PATH =  configs.classifiers.intents_dstc2_big
model = build_model(CONFIG_PATH, download=True)
print(model(["Hello"]))

Я ожидаю такой вывод: 

"goals": {"pricerange": "cheap"},
"db_result": null,
"dialog-acts": [{"slots": [["pricerange", "cheap"]], "act": "inform"}]}

Тем не менее, я получаю только массив чисел, как это: 

[[0.004440320190042257, 0.0035526982974261045, 0.003814868861809373, 0.004386670421808958, 0.0026496422942727804, 0.004122086800634861, 0.004859328735619783, 0.005762884858995676, 0.006169301923364401, 0.9743947386741638, 0.005218957085162401, 0.004720163065940142, 0.006856555584818125, 0.0047727120108902454, 0.008368589915335178, 0.011183635331690311, 0.007578883320093155, 0.005414197687059641, 0.008248056285083294, 0.005105976946651936, 0.005934832151979208, 0.005890967790037394, 0.005130860488861799, 0.005532102193683386, 0.005490032024681568, 0.0046647703275084496, 0.004590084310621023, 0.004707065410912037]]

Как мне правильно отобразить или использовать вывод?

1 Ответ

0 голосов
/ 08 января 2019

Модель intents_dstc2_big не обеспечивает надлежащего вывода DSTC2, вместо этого она определяет намерения высказывания на основе значений act и slot из исходного набора данных.

Например, 

"goals": {"food": "dontcare", "pricerange": "cheap", "area": "south"},
"db_result": null,
"dialog-acts": [{"slots": [], "act": "thankyou"}, {"slots": [], "act": "bye"}]}

Это сообщение содержит два намерения (thankyou, bye)

Чтобы получить выходные данные в виде намерений, вы должны немного изменить конфигурацию. 

import os
from deeppavlov import build_model, configs, train_model
from deeppavlov.core.common.file import read_json

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"

model_config = read_json(configs.classifiers.intents_dstc2_big)
model_config['chainer']['out'] =  ['y_pred_labels']

model = build_model(model_config, download=True)
print(model(["thank you good bye"]))

Дополнительные параметры вывода вы можете найти в файле конфигурации .

Пожалуйста, дайте мне знать, если это было достаточно полезно.

...