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我正在尝试使用Rasa构建一个聊天机器人。我按照此处文档中给出的步骤创建了一个基本的聊天机器人。我已经安装了 rasa core 和 rasa nlu,但现在我只使用 rasa core,因为我不需要从输入中提取任何信息。

我添加了大约 20 个意图及其相应的操作。但是,当我试图获得响应时,它准确地识别了 14 个意图(甚至通过使用同义词的混杂词进行了测试),但是对于其余 6 个意图,即使我输入与意图中定义的相同的输入,它也总是返回错误的响应。

起初我使用 spaCy + sklearn 管道,但现在我使用 sklearn + MITIE 但仍然没有得到准确的响应。

有什么方法可以提高聊天机器人的准确性。

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提高准确性的最佳方法是根据对话分析告诉您它如何随着时间的推移与用户交互来迭代优化您的机器人。无论您带来多少 NLP,期望机器人开箱即用是不现实的。

有很多可用的工具,其中一些在分析(除了健康指标之外)方面比其他工具更强大。(我为一个叫做Chatbase的公司工作,它可以免费使用并适用于任何机器人平台。)

于 2018-01-17T18:47:14.353 回答