如何识别和处理一句话中的多个意图

Question

例如，我想知道属于同一实体product的两种产品的重量和价格。

惠普笔记本电脑的重量和联想笔记本电脑的价格。

在上面的发言中，我需要跟踪两个不同的问题。

1)惠普笔记本电脑的重量

其中实体是product- hp，意图是重量。

2)联想笔记本电脑价格

其中实体是product - hp，意图是价格。

我该如何在LUIS中处理这件事？

我找到了下面的链接

https://blogs.msdn.microsoft.com/benjaminperkins/2017/02/15/how-i-improved-my-chatbot/

有没有人可以指导一下如何使用node js来做到这一点。

Answer 1

为了处理您的场景，您可以创建一个LUIS应用程序，然后针对2个意图price和weight对其进行训练。要了解如何训练意图，请查看create new intent in LUIS。您需要对product执行create an entity操作，然后使用多个发音训练LUIS应用程序。

要在node.js中使用recognize luis intent in node js，可以查看LUIS文档。

更新

附上示例luis训练的屏幕截图。

你也可以尝试使用实体的短语列表，因为这有助于更多的实体推荐。

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Weight意图训练话语

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Price意图训练话语

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样本训练也为未训练的话语显示了正确的意图和实体

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Answer 2

您可以尝试基于简单的关键字映射(如and )将话语拆分为多个话语。然后向LUIS发出几个请求，以获取意图和实体。

例如。

bot.dialog('multipIntents', [
    (session, args, next) => {
        let utterances = session.message.text.toLowerCase().split('and');
        session.conversationData.intents = [];
        for (let u of utterances) {
            console.log(u);
            const luisAppUrl = 'https://westus.api.cognitive.microsoft.com/luis/v2.0/apps/16c5d360-63e6-4750-824d-e8051140cade?subscription-key=0b3c2b6dde5447a393234fc592235d67&verbose=true&timezoneOffset=0&q=';
            builder.LuisRecognizer.recognize(u, luisAppUrl, ((err, intents, entities) => {
                if (!err) {
                    let entity;
                    switch (intents[0].intent) {
                        case 'Calendar.Add':
                            if (entities) {
                                entity = builder.EntityRecognizer.findEntity(entities, 'builtin.datetimeV2.date');
                            } 
                            session.conversationData.intents.push({
                                intent: 'Calendar.Add',
                                entities: [entity]
                            })
                            break;
                        case 'Calendar.Find':
                            if (entities) {
                                entity = builder.EntityRecognizer.findEntity(entities, 'builtin.datetimeV2.date');
                            }
                            session.conversationData.intents.push({
                                intent: 'Calendar.Find',
                                entities: [entity]
                            })
                            break;
                    }
                }
            }))
        }
    //further todo
    }
])

为此，我们可以保持LUIS模型的整洁和语义。