Dal momento che l'input è nella forma in linguaggio naturale, il modo migliore per iniziare a guardarlo, prima analizzando la struttura della frase. ed eseguendo la frase tramite NER (Named Entity Recognizer).
L'analisi della frase consente di formulare regole come, alcuni tipi di dipendenza ti danno sempre l'intento. L'esecuzione del NER ti consentirà di identificare luoghi e date. Se non è semplice elaborare regole per classificare l'intento, si può anche usare un classificatore per fare lo stesso usando il vettore di caratteristiche formulato dalla frase di input. In effetti, alcuni dei parser messi fuori possono andare a formulare il vettore di funzionalità.
Per il software di entrambe esiste da Stanford NLP Group
Può essere che si può guardare in:
Una volta che si analizza la frase, si ha l'intenzione e l'altro le informazioni richiedono di rispondere alla domanda.
Es: Ho preso la tua frase "Sarà soleggiato questo fine settimana a Chicago." e lo passò attraverso Online Stanford NER Tagger. Che mi ha dato quanto segue:
Will it be sunny this <DATE>weekend</DATE> in <LOCATION>Chicago</LOCATION>
Ora avete identificato la data e il luogo.
Spero che questo aiuti. So che la risposta è abbastanza generica e potrebbe essere utile all'inizio.
grazie per aver utilizzato l'inglese normale! mi ha aiutato anche molto! –
Ottimo punto di partenza. Anche se in realtà sono interessato a input di linguaggio non naturale (azioni, eventi, sequenze, oggetti) ... e lo faccio senza euristica. –
Sulla base delle spiegazioni trovate in questo post, sembra che l'intento sia un prodotto del parsing NLU. Ma deve esserci stata un'etichettatura di intenti da qualche parte nel processo prima che il parser sia in grado di classificare l'intento. Qualche idea se l'etichettatura è un processo manuale o può essere completamente automatizzata attraverso alcune conoscenze linguistiche? – bhomass