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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为什么倒数第二张图片,问的是【上海】天气如何,识别的词槽还是【北京】呢?求解
多谢支持~还在不断强大中!
泛化能力变强了啊,最近刚摸了一下v2的unit,训练速度加快了不少啊,好东西好东西