Я не удивлен. Если рассматривать только символы этих вопросов, если ваш QnA KB обучен распознавать «Что такое SDG 1» и делает, с высокой степенью уверенности, то «Что такое SDG 1x» будет распознаваться просто на основе процент совпадающих символов. Производителю QnA:
«Что такое SDG 1x» ALL выглядит как «Что такое SDG 1». Вам нужно go в свою QnA KB и обучить его так, чтобы вопросы типа «Что такое SDG 19» имели 100% -ную достоверность. Вы можете проверить это, посмотрев на элемент «inspect» функции «test»:
Как видно из моего изображения «One» был возможным ответом на этот вопрос, но «Один» - это то, что я имею в качестве ответа на вопрос «Что такое ЦУР 1». (игнорировать другой ответ, я делаю много испытаний на этой КБ). Если вы go проводите проверку таким образом и видите, что выбран неправильный ответ, вы можете просто выбрать правильный, а затем переобучить свою КБ.
Я сделал это, повторил неправильный ответ, затем переобучился, пока не получил свой КБ (несмотря на то, что уже получил идеальный ответ), чтобы ответить со 100% уверенностью с неправильным ответом (показано ниже):
Вам придется сделать что-то похожее, но с правильным ответом.
Это не только вопрос, но есть также много других подобных вопросов, таких как повестка дня sdg 11, каков мандат sdg 11 et c. для каждого sdg, который в настоящее время QnA Maker прогнозирует как sdg 1
Идея, что один вопрос -> один ответ - это хороший вопрос, но вам придется работать немного больше, если все вопросы выглядят одинаково. Кроме того, если вы думаете, что это произойдет при работе с клиентами, вы можете написать код в свой бот, чтобы вернуть первые 3 или 5 ответов, и попросить вашего бота ответить на вопрос типа «Я не уверен, что понял, Вы имели в виду «1» или «17» или «19»? », затем пользователь должен выбрать, какой из них он имел в виду.