Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Но если мы хотим обнаружить все местоположения, чтобы предоставить более персонализированный ответ (например, «К сожалению, у нас нет магазина в Сиэтле …»), нам потребуется сущность, которая включает в себя список всех крупных городов.

И это можно легко достичь с помощью системных объектов.

Системные объекты позволяют легко обнаруживать общие специфические фрагменты информации, такие как даты, время, числа, валюты и т. д.

И среди них, существует объект @sys-location, который будет определять для нас местоположение и будет обрабатывать любой город (или штат, страну и т.

И теоретически нам даже не нужна наша сущность @location, мы могли бы просто использовать @sys-location.

Хотя здесь есть два ограничения:

Вы не можете определять синонимы для городов, обнаруженных с помощью @sys-location.

И нечеткое сопоставление в настоящее время недоступно для сущности @sys-location.

Чтобы добавить сущность @sys-location, нажмите «Системные сущности» в разделе «Сущности» вашего навыка.

И включите @sys-location.

Теперь, попробуйте ввести вопрос hours for Toronto.

Вы заметите, что обнаружены сущности @sys-location и @location.

Импорт и экспорт сущностей с помощью файлов CSV работает очень похоже на намерения.

Когда вы выбираете одну или несколько сущностей, отметив флажки рядом с ними, вам будет предложено экспортировать их в CSV файл.

Кроме того, вы можете импортировать сущности, нажав кнопку «Импортировать» рядом с «Create entity».

Загрузите файл CSV с двумя новыми сущностями, который прилагается к лекции.

И импортируйте его.

После успешной загрузки и импорта сущностей вы должны увидеть их в списке.

Теперь, давайте, наконец, рассмотрим третий компонент диалогового навыка.

А именно сам диалог.

Компонент диалога позволяет нам выдавать ответ пользователю на основе его намерения и специфики его запроса, которую мы определяем с помощью сущности.

Наш чат-бот может обнаруживать и классифицировать вводимые пользователем данные, но он еще пока не может ответить пользователю.

Например, когда пользователь приветствует нас, мы можем захотеть ответить «Привет! Могу я чем-нибудь помочь?".

То же самое верно и для более сложных запросов.

Мы должны использовать точно настроенную классификацию, которую нам дают намерения и сущности, чтобы обеспечить надлежащий и точный ответ пользователю.