确定意图的常用方法是什么？

Question

许多NLP都提供了像API.ai和wit.ai这样的意图提取。然而，我不清楚他们的细节。它们是先进行依存关系解析，然后提取关系，还是简单地从句子中提取关键字？如何解析“检查明天是否会下雨”？

Answer 1

据我所知，有几种方法。它们可以一起用作输出分数的合奏。

(1)将意图映射到字符串文字。比较这些字符串文字是否完全匹配，或是否具有余弦相似性。

(2)根据上下文缩小可能意图的范围。

(3)正则表达式匹配:如果一个句子包含一个特征正则表达式(比如电话号码)，那么它至少可以“缩小”要搜索的意图的范围。

(4)词迁移距离:它类似于词嵌入(即深度学习NLP)，但传入整个句子，并比较与另一个句子的聚合距离。

(5)使用双向LSTM:参见tutorial或tensorflow。

(6)使用命名实体识别(NER)保留“候选意图”列表。spaCy可以做到这一点。更好的方法是将它用于subject-object extraction。

(7)如果找不到，请使用“备用意图”。这可以指的是“分层意图”，其中最底层的叶子表示您所引用的意图。这也可以指类似于“机器人不知道该说什么”的意图。