इरादे और स्लॉट

Question

पहचानने के लिए एनएलपी कार्य के साथ कैसे आगे बढ़ें मैं मौसम के बारे में प्रश्न पूछने के लिए एक कार्यक्रम लिखना चाहता था। एल्गोरिदम और तकनीक क्या हैं जिन्हें मुझे देखना शुरू करना चाहिए।

पूर्व: क्या यह शिकागो में इस सप्ताहांत धूप में होगा। मैं आशय = मौसम क्वेरी, तारीख = इस सप्ताह के अंत, स्थान = शिकागो जानना चाहता था।

उपयोगकर्ता कई रूपों में एक ही प्रश्न व्यक्त कर सकते हैं।

मैं कुछ बाधित फॉर्म को हल करना चाहता हूं और शुरू करने के तरीकों की तलाश करना चाहता हूं। समाधान सिर्फ इतना अच्छा होना चाहिए।

Answer 1

चूंकि आपका इनपुट प्राकृतिक भाषा रूप में है, इसलिए इसे देखने के लिए सबसे अच्छा तरीका है, पहले वाक्य संरचना को पार्स करके। और एनईआर (नामांकित इकाई पहचानकर्ता) के माध्यम से वाक्य चला रहा है।

वाक्य को पार करने से आप नियमों के साथ आ सकते हैं जैसे कि कुछ प्रकार की निर्भरता हमेशा आपको मंशा देते हैं। एनईआर चलाने से आप स्थानों और तिथियों की पहचान कर सकते हैं। यदि इरादे को वर्गीकृत करने के लिए नियमों के साथ आना आसान नहीं है, तो आप इनपुट वाक्य से तैयार फीचर वेक्टर का उपयोग करके ऐसा करने के लिए क्लासिफायर का भी उपयोग कर सकते हैं। असल में कुछ पार्सर आउट फीचर वेक्टर तैयार करने में जा सकते हैं।

Stanford NLP Group

से दोनों वहां मौजूद सॉफ्टवेयर के लिए हो सकता है आप इस पर गौर कर सकते हैं: एक बार जब आप वाक्य पार्स

• Stanford parser
• Stanford NER Tagger

, आप इरादे और अन्य है जानकारी का जवाब देने के लिए जानकारी की आवश्यकता है।

पूर्व: मैंने आपकी सजा ली "क्या यह शिकागो में इस सप्ताहांत में धूप होगी।" और इसे Online Stanford NER Tagger के माध्यम से चलाया। जिसने मुझे निम्नलिखित दिया:

Will it be sunny this <DATE>weekend</DATE> in <LOCATION>Chicago</LOCATION> 

अब आपने दिनांक और स्थान की पहचान की है।

मुझे आशा है कि इस मदद करता है। मुझे पता है कि जवाब काफी सामान्य है, और शुरुआत करने में सहायक हो सकता है।

Answer 2

मुझे लगता है कि यह एपीआई वही है जो आप खोज रहे हैं। उपयोग करने के लिए यह आसान और भयानक है।

https://wit.ai/

Answer 3

साथ ही, https://www.luis.ai/ एक NLP ढांचे का एक अच्छा कार्यान्वयन है। उनके पास एपीआई के साथ-साथ एक न्यूज एसडीके भी है। हम थोड़ी देर के लिए उनका उपयोग कर रहे हैं। वे अन्य विकल्पों की तुलना में सस्ता थे जिन्हें हमने देखा था। यानी wit.ai. शिकागो में इस सप्ताह के अंत में यह धूप हो जाएगा -> एक LUIS आशय WeatherQuery कहा जाता है के लिए नक्शे होगा:

पूर्व -

तो अपने उदाहरण रहे हैं। दिनांक -> पूर्व-निर्मित LUIS डेटटाइम इकाई स्थान -> शिकागो -> एक प्री-बिल्ट लुइस इकाई -> भूगोल या पता मुझे मैप करेगा।