python - 異なるコンテキストのクエリにシーケンス ラベル付けを使用する方法は?

Question

pycrfsuite(BIO taging)とnltkを使ってシーケンスラベリングプログラムを作成しています。プログラムは、異なるコンテキストでクエリを処理できる必要があります。

コンテキストごとに異なるモデルをトレーニングし、em を個別に保存しました。1 つのモデルはフライト予約クエリを処理し、1 つのモデルはクエリを処理して SMS を送信するなどです。

ユーザーが任意のコンテキストからクエリを入力できるインターフェイスがあります。各モデルを反復処理する以外に、その特定のクエリに対してそれぞれのモデルを見つけて使用する最良の方法を誰かが提案できますか? それとも、異なるモデルを使用することについて完全に間違っていますか?

Answer 1

この問題に従来から対処してきた方法は、「意図」分類子を使用してクエリの意図を判断することです。この分類子は、クエリを適切なシーケンス モデルにルーティングするようにトレーニングされています。次にできることは、インテント分類子によって予測された上位 3 つのモデルにクエリを送信し、それらのどれが妥当な結果をもたらすかを確認することです。