nlp - 拉莎 NLU : How to use multiple categorical slots with same values?

Question

我刚刚开始使用 Rasa NLU，在理解具有相同值的分类槽的用法时遇到一些问题。我有 3 种不同类型的风险，每种风险都有一个分类槽，其值是:低、中和高。

鉴于每种风险的意图相同，机器人如何区分这三种风险并了解要填补哪个位置。 或者我是否需要为每个使用不同的意图？

现在我看到的是(我删除了不相关的日志):

How tired are you?
1: low (low)
2: medium (medium)
3: high (high)
medium
DEBUG:rasa_core.processor:Received user message 'medium' with intent '{'name': 'inform', 'confidence': 0.88372623999657118}' and entities  '[{'start': 0, 'end': 6, 'value': 'medium', 'entity': 'fatigue', 'extractor': 'ner_crf'}]'
DEBUG:rasa_core.processor:Current slot values: 
    fatigue: medium
    injury: None
    stress: None
How stressed are you?
1: low (low)
2: medium (medium)
3: high (high)
low
DEBUG:rasa_core.processor:Received user message 'low' with intent '{'name': 'inform', 'confidence': 0.88762049990079372}' and entities  '[{'start': 0, 'end': 3, 'value': 'low', 'entity': 'fatigue', 'extractor': 'ner_crf'}]'
DEBUG:rasa_core.processor:Current slot values: 
    fatigue: low
    injury: None
    stress: None

所有用户回复都有通知的意图。 一个示例故事是:

* _greet[]
 - utter_ask_fatigue
* _inform[fatigue=low]
 - utter_ask_injury
* _inform[injury=medium]
 - utter_ask_stress
* _inform[stress=low]
 - utter_on_it
 - action_reply

Answer 1

您可以使用一个实体和四个插槽来做到这一点

实体可以定义为“信息”类型，具有文本值(即低、中、高)。

四个槽:第一个是“info”，它将由先前定义的识别实体“info”自动填充。另外三个是“疲劳”、“压力”和“伤害”，可以通过机器人操作来填充，例如action_fill_fatigue、action_fill_stress和action_fill_injury。

一个例子就可以清楚地说明这一点:

* _问候[]
- utter_ask_fatigue
* _inform[info=low]
- action_fill_fatigue
- utter_ask_injury
* _inform[info=medium]
- action_fill_injury
- utter_ask_stress
* _inform[info=low]
- action_fill_stress
- 发言
-action_reply