我可以添加更多的数据到狙击-nlu的动态？

Question

我正在使用snips-nlu创建一个“简单”的聊天机器人来管理某些任务。但是我似乎对如何(如果可能的话)在运行时添加新的意图缺乏理解。

我面临的问题是，假设我的yaml文件中有以下内容：

type: intent
name: questionAboutFood
slots:
  - name: foodType
    entity: foodType
utterances:
  - what color is a [foodType]
  - where can I buy a [foodType]
---
type: entity
name: foodType
automatically_extensible: yes
values:
  - banana
  - apple
  - orange

从这个文件，我可以把它安装到我的剪贴画-nlu引擎。但是，如何在运行时追加更多的foodTypes？

代码：

from snips_nlu import SnipsNLUEngine
from snips_nlu.default_configs import CONFIG_EN
import io
import json

seed = 42
engine = SnipsNLUEngine(config=CONFIG_EN, random_state=seed)
with io.open("dataset.json") as f:
    dataset = json.load(f)
engine.fit(dataset)
parsing = self.engine.parse("what color is the apple?")

Answer 1

我可以看到两个解决办法：

重列

其中一种方法是使用使用附加实体值更新的数据集动态地重新训练engine。这可能是一个合理的解决方案，如果您的数据集不是太大，因为培训将相当快。

改进数据集

另一种解决方案是在yaml文件中提供更多的意图公式，以便生成的engine能够提取不可见的实体值。在您的例子中，您只提供了两个公式，其中实体是最后一个令牌。此外，您提供的实体值仅为unigram。由于这些原因，NLU引擎很可能无法捕获跨多个标记和/或位于句子中间的实体。

这里有一个稍微好一点的数据集，它已经可以更好地概括了：

type: intent
name: questionAboutFood
slots:
  - name: foodType
    entity: foodType
utterances:
  - what color is a [foodType]
  - what is the color of an [foodType] in general
  - how much does an [foodType] cost
  - can you describe a [foodType] for me please
  - in which country is [foodType] generally found
  - where can I buy a [foodType]
  - how big are [foodType] in average

---
type: entity
name: foodType
automatically_extensible: yes
values:
  - banana
  - apple
  - orange
  - red meat
  - black eyed pea
  - brussels sprouts