Par exemple: Si l'utilisateur écrit dans le service de conversation Watson:
"Je ne voudrais pas avoir une piscine dans ma nouvelle maison, mais j'aimerais bien vivre dans un condo"
Comment vous pouvez savoir que l'utilisateur ne veut pas avoir une piscine, mais il aime vivre dans un condo?
4 Réponses :
Sergio, dans ce cas, vous pouvez tester toutes les conditions valables avec les pairs nœud (continuez à partir de) et de votre négatif (exemple d'autre), vous pouvez utiliser "vrai".
Essayez d'utiliser l'intention de déterminer le flux et les entités pour la définition des conditions.
Voir plus: https://www.ibm.com/ Watson / DeveloperCloud / Doc / Conversation / Tutorial_Basic.shtml
PS: Vous pouvez obtenir la valeur de l'entité en utilisant:
C'est une bonne question et oui c'est un peu délicat ...
Actuellement, votre meilleur pari est de fournir autant d'exemples des énoncés qui devraient être classés comme une intention particulière en tant qu'exames de formation pour cette intention - plus vous offrez des exemples, plus le NLU (la compréhension des langues naturelles) sera.
Cela dit, noter que l'utilisation d'exemples tels que:
"Je voudrais avoir une piscine dans ma nouvelle maison, mais je n'aimerais pas vivre dans un condo"
pour "Je ne voudrais pas avoir une piscine dans ma nouvelle maison, mais j'aimerais bien vivre dans un condo"
pour Donc, la question ici est de savoir s'il vaut la peine de faire classer le système de telles intites en dehors de la case ou de former le système sur des exemples plus simples et d'utiliser une forme de désambiguement si vous voyez que les meilleures intentions sont basées. Différences de confiance. intention-piscine et
l'intention-condo fera le système de classifier correctement ces phrases, mais la différence de confiance entre celles-ci pourrait être assez petite (en raison de la raison pour laquelle ils sont assez similaires lorsque vous regardez juste au texte ).
Il s'agit d'un scénario typique de plusieurs intentions dans le service de conversation. Chaque utilisateur dit quelque chose, toutes les 10 meilleures intentions sont identifiées. Vous pouvez modifier votre éditeur de dialogue JSON comme celui-ci pour voir toutes les intentions.
{
"output": {
"text": {
"values": [
"<? intents ?>"
],
"selection_policy": "sequential"
}
}
}
Ceci est maintenant facilement possible dans Watson Assistant. Vous pouvez le faire en créant des entités contextuelles.
Dans votre intention, vous marquez l'entité associée et signalez-la à l'entité que vous définissez. Les entités contextuelles vont maintenant apprendre la structure de la phrase. Cela comprendra non seulement ce que vous avez marqué, mais détecte également des entités que vous n'avez pas signalées.
SE L'exemple ci-dessous Les ingrédients ont été étiquetés comme recherchés et non souhaités.
Lorsque vous l'exécutez, vous obtenez ceci.
Exemple complet ici: https://sodoherty.ai/2018/07/ 24 / négation-annotation /