nlp - 当需要更具体的输入时，将抽象或未定义的引用映射到实体

Question

我们有一个应用程序，我们将在其中收集用户的地址。在当前的实现中，我们使用实时代理来执行此操作。一些用户在提示输入最终帐单地址时会说“只需使用我的帐单地址”或“与我的当前地址相同”之类的话。新的实现将是一个聊天机器人，可以在其中一些请求到达代理之前尝试并满足它们。

我们确实可以通过 API 查找获得这些信息，我从设计的角度询问更多如何让我们的处理程序应用程序（通常是 AWS lambda）知道我们需要在提示确认履行之前进行查找。

我想到了几点：

1. 训练 NLP 将字符串“当前地址”和“账单地址”检测为地址实体
2. 为此类话语创建新意图并分别处理它们
3. 在当前意图中为此类话语创建一个新实体类型（例如，不是 postalAddress），并将它们作为同一履行的一部分进行处理
4. 只需重新提示用户，或要求他们说明他们的地址是什么

我只是在这里寻找最务实的方法，因为这个问题与我们解决的大多数其他问题不同。

Answer 1

我有一个类似的用例，经过调查发现选项 3 是处理这个问题的最简单方法。

您可以添加一个在填充validation hook新的时触发的。slot这个钩子可以postalAddress slot用关联的地址填充 的值。这样，您可以将postalAddress插槽保留为必需插槽，而无需用户手动说明地址。

您也可以validation hook对 的 人口进行这种火灾，并为billing和currentpostalAddress添加一些手动测试，但这对我来说就像是手动解决应该由 Lex 自动化的事情。