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For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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ibm-cloud - 自然言語理解 (NLU) 概念が返されない

IBM Watson Natural Language Understanding (NLU) API を使用して概念を抽出しています。ほとんどのテキストでは、少なくとも 1 つまたは 2 つの概念を抽出できますが、いくつかの単純なケースでは、概念が返されません。

応答変数に返される結果は次のとおりです。

私が認識していない API の既知の制限ですか、それとも API の呼び出し方法に問題がありますか?

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machine-learning - チャットボットの構築における機械学習と深層学習の違いは何ですか?

具体的には、従来のチャットボット フレームワークは 3 つのコンポーネントで構成されています。

  1. NLU (1.意図分類 2.エンティティ認識)
  2. 対話管理 (1. DST 2. 対話ポリシー)
  3. NLG。

チャットボットをトレーニングするために深層学習モデル ( seq2seq、lstm、transformer、 …) を使用する場合attention、bertこれら 3 つのコンポーネントすべてをカバーするのでしょうか? もしそうなら、それがそれらの3つの部分にどのように関連しているか、より具体的に説明していただけますか? そうでない場合、どうすればそれらを組み合わせることができますか?

例えば、私はクローズドドメインのチャットボットを構築しましたが、それは挨拶などの他の部分を処理できないタスク指向のみです...そして、それはCoreference Resolutionの問題を処理できません(対話管理を持っていないようです)。

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android-intent - 類似したインテントを区別する際、Dialogflow はどの程度優れていますか?

私は Dialogflow と NLU/NLP 全般に不慣れです。私が見た例から、コンテキストに応じて 2 つの場所を異なるパラメーターとして解析するために、ほんの数フレーズで Dialogflow をトレーニングできるようです。ユーザーは目的地を意味します。

場所の前の前置詞を見るよりも文脈を判断するのが難しい場合、どのようにこれを行うのだろうか.

具体的には、Dialogflow は、次のようないくつかの文でトレーニングした場合、X 時間に出発するつもりなのか到着するつもりなのかを区別できるでしょうか。

インテントarrival_at_X:

  • 「4月14日の午後8時にニューヨークに到着したいです。」
  • 「来週の月曜日の午後 4 時までにロンドンにいる必要があります。」
  • ...

意図 leave_at_X:

  • 「明日の午前8時にニューヨークに向けて出発したいです。」
  • 「金曜日の午前 10 時にロンドンに飛びたいです。」
  • ...

それとも、ユーザーがリクエストをさまざまな方法で表現する可能性があるため、この場合の分散が高すぎるのでしょうか? 到着時間と出発時間の両方のリクエストを許可する別のよりエレガントな方法はありますか、それともユーザーに明示的にどちらか一方を尋ねるのがベストプラクティスですか?


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