RASA 无法识别正确的意图
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【中文标题】RASA 无法识别正确的意图【英文标题】:RASA is not recognizing proper Intent 【发布时间】:2018-07-18 19:12:55 【问题描述】:使用的后端/管道:Spacy & Sklearn
操作系统:Windows 8
问题:RASA 无法识别正确的 Intent
示例: 我创建了一个 Intent 名称 “GenericGreetingGM”,并使用诸如(早安、Gud mrng、gud Morning、非常早安等……)之类的话语进行训练。但是对于像 (gud morning) is going into GenericSmallTalkFamily 这样的少数话语,我们在这个意图中没有任何与“morning”或“gud”匹配的词。
在与少数人交流后,他们建议我检查RASA evaluation(意图混淆矩阵),以下是我对图像的观察。
Intent_Confusion Matrix
总话语:28
正确表达:8
正如我在一个例子中提到的那样,其余的话语都会出错。
以下是我的问题。
1. RASA 是如何工作的?
2。 RASA 如何分析文本并给出 Intent。
3.如何使用 RASA 评估/上图进行分析
有关此问题的任何帮助,主要与使用 RASA 评估有关。
提前致谢
【问题讨论】:
【参考方案1】:我写了一个由 4 部分组成的系列来揭开 RasaNLU 内部的神秘面纱。希望对您有所帮助。
https://medium.com/series/nlp-behind-chatbots-demystifying-rasanlu-318a8adb39ed
关于这个问题,GenericGreetingGM
可能是因为每个bin下的训练样本数量不同。这最终可能会使结果偏向训练有素的意图。
【讨论】:
以上是关于RASA 无法识别正确的意图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章