Как определить несколько объектов в РАСА

Question

Я хочу извлечь несколько объектов из пользовательского ввода. Пример - "Служба httpd не отвечает из-за высокой загрузки ЦП и ошибки DNS". Здесь я хочу указать ниже: Httpd Ошибка высокой загрузки ЦП DNS

И я буду использовать эти ключевые слова, чтобы получить ответ из базы данных.

Answer 1

Просто аннотируйте их соответственно, например

## intent: query_error
- Service [httpd](keyword) is not responding because of [high CPU usage](keyword) and [DNS Error](keyword)

Имея предложение сверху, раса НЛУ извлекла бы 3 сущности типа keyword, Затем вы можете получить доступ к этим объектам в пользовательском действии и запросить вашу базу данных.

Что касается количества примеров, которые требуются: это зависит от

• конвейер NLU, который вы используете. типично tensorflow_embedding требует больше обучающих примеров, чем spacy_sklearn так как он не использует предварительно обученные языковые модели.
• количество различных значений, которые могут иметь ваши сущности. Если это только httpd, high CPU usage, а также DNS error тогда вам не нужно много примеров. Однако, если у вас есть тысяча различных значений для вашей сущности, вам нужно больше обучающих примеров

Достаточно одного намерения, если вы всегда хотите запустить одно и то же настраиваемое действие. Однако, если вы хотите классифицировать проблемы различного типа, например проблемы сервера и проблемы клиента, и запускать разные базы данных в зависимости от типа проблем, вы можете рассмотреть возможность использования нескольких намерений.

Извините за расплывчатые ответы, но в машинном обучении большинство вещей сильно зависит от варианта использования и набора данных.