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machine-learning - 机智.ai : how does it identify intent and classifies entities from user expressions

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:25:49

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我已经研究wit.ai好几天了。我找到了wit.ai机器人引擎的关键点:

基于故事 - 为问候创建故事、订购披萨、订购笔记本电脑、询问天气预报
基于角色的实体 - 位置:表单、位置:目的地。这里“from”和“to”是“location”实体的角色
复合/嵌套实体 - 汽车(型号、颜色、型号年份)。这里model、color、modelYear可以嵌套在car实体下
搜索策略:特征、自由文本、关键字
通过创建一些故事来了解机器人
比赛得分称为置信度
用户表达式长度最大为 256
从预定义的关键字、匹配表达式列表中搜索</li>
嵌套上下文
用户定义的实体、预定义的实体
基于实体的操作:if has only、if always has Conditions
对于给定的用户表达式，wit 在关键字列表、自由文本中搜索匹配项
对于给定的用户表达式，wit 搜索实体下列出的表达式中的关键字位置
针对给定用户表达式中缺失的信息进行分支
机智中的代词支持？不故事#1 用户:Widget X 2000 多少钱？机器人:花费 30 美元。故事 #2 用户:在哪里可以购买 Widget X 2000？ Bot:在本地的百思买。故事#2用户:Widget X 2000 多少钱？机器人:花费 30 美元。用户:哪里可以买到？ - 错误 - 使用上下文
session 感知实体提取尚未实现
是否有可能让 wit.ai 机器人记住/重复使用故事中的上下文？检查context.key是否存在
是否可以在 Wit.ai 中设置默认意图？否，可以检查置信度值，设置置信度阈值，低于阈值具体响应
您可以在 Wit.ai 中按优先级对实体进行排名吗？否

现在我想知道wit如何检测用户表达的意图并使用wit.ai中创建的机器人的故事对实体进行分类。

如果有人了解 wit.ai 中使用的底层技术/ML 算法，请在此线程中分享。我希望它对像我这样的人有帮助。

提前致谢。

最佳答案

wit.ai的两个主要部分是:

意图分类
实体提取

对于实体提取，它使用 duckling他们最近开源了它的库，您可以在那里找到有关该算法的详细描述。

对于意图分类，我猜他们使用基于词袋的文本分类方法或更高级的词嵌入方法(如 word2vec)。

您还可以查看类似的完全开源项目，例如 Rasa ，或spaCy对于上述两项任务。

关于machine-learning - 机智.ai : how does it identify intent and classifies entities from user expressions，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42802400/

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