Почему Rasa NLU использует SVM, а не LSTM?

Question

Я новичок в машинном обучении.

Я читал в нескольких блогах, в которых говорится, что RASA NLU использует SVM для классификации вложений слов для классификации намерений. Но недавно мой разработчик сказал, что лучше использовать LSTM, чем SVM. Могу ли я использовать rasa nlu с LSTM. Это был хороший подход?

В настоящее время я использую spacy_sklearn для обучения моей модели на Раса нлу.

Answer 1

Rasa NLU не просто использует SVM, он предлагает несколько конвейеров , которые используют несколько алгоритмов.

Вот некоторая информация о конвейере Rensa TensorFlow .В этой статье они также ссылаются на другую статью, в которой объясняется, как SVM являются «смущающе хорошей базовой линией»

Вот сообщение в блоге на о том, как выбрать правильный конвейер в Rasa NLU, который они написали.

Я видел, что вы также задавали этот вопрос в Articulate Gitter .Извините, что не ответил там.Articulate поддерживает любой конвейер, который использует Rasa, и в наших последних выпусках по умолчанию используется конвейер Rensa TensorFlow.

Невозможно сказать, что LSTM всегда лучше, чем SVM.Хотя вы можете поискать в Google других мнений. Ваше текущее решение не может правильно классифицировать намерения?Если так, то попробуйте другой конвейер.Если нет, то переход на более новую / интересную технологию просто ради нее не имеет смысла.