Dialogflow短语的变化

Posted 2021-04-18

我目前正在研究Dialogflow中的一个应用程序，它有一些聊天机器人的方面。我已经用类似短语的一些迭代训练了意图。我期望Dialogflow中的ML算法能够捕获非常相似的句子变体，所以我从训练短语中省略了它们。

我注意到在某些句子几乎相同的情况下，Dialogflow无法匹配它们，例如

“你有盗汗吗？” “你有什么盗汗的吗？”

和

“早上好”“早上好约翰”

对于第二个例子，我尝试了“早安先生”和“早安错过”，这似乎符合正确的意图。但是，处理名称将成为应用程序的一项要求，我不希望必须通过所有意图并添加涉及名称实体的案例，除非绝对必要。

是否有一些我正在做错的可能是限制我的代理中的机器学习匹配？或者这仅仅是Dialogflow的限制，我将不得不手动添加这些迭代？

答案

Dialogflow背后的基础算法不是开源的。所以，很难说解决这个问题的最佳方法是什么。但是您可以考虑以下选项：

• 用不同的词或短语（你的第一个例子）来理解句子的含义是开放的研究领域。没有ML算法能够完全解决这个问题（直到现在）。您不能相信Dialogflow或其他Chatbot为您捕获/理解释义句子。
• 在你的第一个例子中，一些词在大多数句子中很常见[Do，you，get，any]。在这种情况下，算法很难根据这些常用关键字找到正确的意图。尝试使用[night，sweats]添加不同的句子，使算法有机会捕获它们。
• Classification threshold：如文档中所述，您可以更改分类器的准确性。在你的第二个例子中，“早上好”和“早上好约翰”这可能解决问题。
• link，基于规则和基于ML的方法还有另一种选择。根据您的训练大小选择合适的一个。