我想以这样的方式训练 nlc - 如果我输入 - “Sharpies”或“Cakes”或“iPhone6”，那么它应该导致订单作为意图。
但它不适用于所有产品，因为意图应该适用于所有产品名称，我需要用很少的产品名称训练 NLC，它适用于所有产品（动态）。
由于我们有数千种产品，如何才能将所有产品的意图作为“订单”而不是在“.csv”中添加全部（不想硬编码所有产品名称）？
您能帮我检索所有动态产品名称的确切意图作为 NLC 的输入吗？
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您尝试做的不是 NLC 的用途。
意图的目的是了解最终用户想要实现的目标，而不是句子中可能出现的产品/关键字。
例如"I want to buy an iPhone"vs "I want to unlock my iPhone"。两者都提到了 iPhone，但有两个截然不同的意图。在这种情况下，通过培训，您可以区分想要购买还是想要解锁。
您可以尝试的一种选择是查看Alchemy API 实体提取。
另一种选择是使用 Watson Explorer Studio。但是您需要 Watson explorer 才能获得它。Watson Knowledge Studio即将推出，它与 WEX-Studio 一样允许您构建自定义注释器。您可以将这些注释器与 UIMA 一起使用来解析您的文本。
"I don't want to buy an iPhone"因此，您可以轻松地构建一些与不同的东西来理解"I want to buy an iPhone"，并让它将 iPhone 提取为产品。
有不受支持的旧免费版本的 WEX-Studio，称为Languageware，如果您想看看是否有帮助。该网站包含手册和视频。这是我制作的一个视频，它举例说明了如何使用它。
于 2016-04-20T02:52:14.537 回答