【11.14升级】泛化能力强势升级！
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最后编辑于2018-11
2018年11月9号更新内容：
本次UNIT平台升级新增了基于对话样本实例的口语理解策略。
例如，我们标注了一条对话样本：“北京今天的天气 ”（意图：查询天气；词槽：[D:user_loc:北京]，[D:user_time:今天]），新策略可以尽量扩展识别“上海明日天气”、“查一下广州昨天天气”等类似的说法。
注：需要注意的是，为了达到上述效果，我们需要复用系统词典或者配置用户词典。在本例中，[D:user_loc]是表示地点的用户词槽，可以复用UNIT平台提供的系统词典sys_loc；[D:user_time]是表示时间的用户词槽，可以复用系统词典sys_time。这样有助于UNIT进行泛化和识别用户词槽。如果用户词槽不是实体词或无法复用系统词典，可以为该词槽配置自定义词典。
具体操作如图所示：
添加对话样本，并标注意图，词槽，确认标注。
训练技能，选择重新训练样本，并勾选查天气的样本集。
训练成功后，查看对话效果：输入对话样本集中的话术，可以成功得到正确反馈。
这个时候我们将地点北京替换成上海，试一试~（这里注意，我们是更换了标注的对话样本里的词槽值，这个词槽值要在该词槽绑定的系统词典或自定义词典中~）
让我们再来加上语气词，看看效果！
对，以上的对话效果，样本集里就只有一条样本，没有配对话模板。
用UNIT，就是这么简单~
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搜索词好多，您是指？
好奇泛化能力是怎么增强的？ 加了Drop Out？
对话效果一目了然啊
多个词槽一起查哈
不错，unit越来越强了。
搜索词好多啊
还能够记住错误并改正呢～
多谢认可，UNIT还在不断强大中哦，敬请期待！
多谢多谢~用UNIT，就是这么简单哈哈哈~
多谢支持，还在不断强大中，敬请期待！
emm，朋友，你这是另外一个问题哈哈，不过我们也正在持续努力中~
是的，需要先训练才能对话哦~
是啊，用起来越来越方便了
勾选挺便捷啦
v2的unit，训练速度还是加快了不少，不管是技能包，还有词槽的管理都非常好
简单粗暴有效果
这个是先训练后再对话吗
感觉Unit现在能力是越来越强了，很厉害
能顺便把天气查出来反馈出来就更好了.哈哈哈
昂多谢提醒，
这是个反例的截图，告诉大家如果只标注样本，但是不更新词槽词典值的话，模型是无法拥有泛化能力的，（在文章开始的注意部分文字写过了）
只要添加了系统词槽以后，就一切well done了。
后来担心图太多，帖子太长影响大家阅读就没举反例，删图的时候删错了，我更新一下，多谢提醒~