如何将实体识别与意图预测联系起来？
How to tie entity recognition to intent prediction?
我有一个问题 Rasa_NLU 给我错误的意图实体。一个例子是“我怎么去纽约？”在哪里，我标记了训练数据以命名实体“城市”。出于不同的意图，它被标记为“目的地”。
意图：check_weather
what is the weather in new york?
意图：get_directions
how do I get to new york?
我有一个脚本可以对返回的意图采取行动并处理实体。如果我取回 get_directions 意图，我会在 json 中查找目标实体，但它有城市。使用 ner_crf，有没有办法在意图中弱化实体，从而使分类器偏向训练意图的实体？也就是说，分类器将被加权以给出 get_directions 的目的地和 get_weather?
的城市
我发现的典型答案是添加更多训练示例。我的两个意图中的每一个都高达 60，但它仍然是错误的。
截至目前，您只能 featurize/unfeaturize 所有实体的特定意图。我可以看出这不是您真正的用例，因为两种意图都需要实体——只是不同的实体。目前有一个 community PR 可以添加 per-intent 特定实体的特征化，因此将来可用。
我有一个问题 Rasa_NLU 给我错误的意图实体。一个例子是“我怎么去纽约？”在哪里，我标记了训练数据以命名实体“城市”。出于不同的意图，它被标记为“目的地”。
意图：check_weather
what is the weather in new york?
意图：get_directions
how do I get to new york?
我有一个脚本可以对返回的意图采取行动并处理实体。如果我取回 get_directions 意图，我会在 json 中查找目标实体，但它有城市。使用 ner_crf，有没有办法在意图中弱化实体，从而使分类器偏向训练意图的实体？也就是说，分类器将被加权以给出 get_directions 的目的地和 get_weather?
的城市我发现的典型答案是添加更多训练示例。我的两个意图中的每一个都高达 60，但它仍然是错误的。
截至目前，您只能 featurize/unfeaturize 所有实体的特定意图。我可以看出这不是您真正的用例，因为两种意图都需要实体——只是不同的实体。目前有一个 community PR 可以添加 per-intent 特定实体的特征化，因此将来可用。