wit.ai - 我是否正确地训练了我的 wit.ai 机器人？

Question

我正在尝试训练我的 Wit.ai 机器人以识别某人的名字。我不太确定我是否完全理解 NLP 的工作原理，所以我会给你一个例子。

我定义了很多表达，比如“我的名字是XXXX”、“大家都叫我XXXX”

在“理解”表中，我添加了一个名为“contact_name”的实体，并添加了近 50 个关键字，如“Michel、John、Mary...”。

我把这个特征称为“自由文本”和“关键字”。

我不确定这个过程是否正确。所以，我问你:

对于 NLP 来说，像“我的名字是……”这样的上下文有关系吗？我的意思是......它会帮助机器人预测在这个表达式之后可能会出现一个拳头名字吗？

向实体添加 50 个值是正确的还是完全错误的？

为了获得某人的名字，您有什么建议作为培训过程？

Answer 1

通过将实体的搜索策略保持为“自由文本”和“关键字”，您做得对。但是向实体添加关键字示例没有任何意义，因为人名不是关键字。

所以，我会推荐如下的训练策略:

创建各种消息模板，例如“我的名字是 XYZ”、“我是 XYZ”、“这是 XYZ”等(您能想到的所有可能的介绍消息)

删除您创建的实体的所有关键字和表达式，并添加以下两个关键字:

“a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z”

“XYZ”(可以给出任何名称，但为了验证模板保持相同的名称)

在“理解”选项卡中输入消息并将名称提取到实体中(在您的情况下为“contact_name”)并验证它们

同样，验证所有保留名称为“XYZ”的消息模板

为所有模板完成此操作后，您的机器人将能够识别消息

的给定模板中的任何名称。

这背后的逻辑是您的实体是一个自由文本和关键字，这意味着它首先尝试匹配关键字，如果不匹配，它会尝试在模板的相同位置找到该单词。为验证保持相同的名称有助于使用模板训练机器人并了解名称通常出现的位置。

希望这有效。我已经尝试过这个并为我工作。我不确定机器人如何在后台进行训练。我建议您启动一个新应用程序并进行此练习。
如有问题请留言。