如何进行NLP任务以识别意图和位置
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我想编写一个程序来询问有关天气的问题。我应该开始研究什么算法和技术。

例:这个周末在芝加哥会晴天吗?我想知道这个意图 =天气查询, 日期 =这个周末, 位置 =芝加哥。

用户可以以多种形式表达相同的查询。

我想解决一些约束形式,并寻找有关入门的想法。解决方案必须足够好。

参考资料:
Stack Overflow
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另外, https://www.luis.ai/是NLP框架的良好实现。他们有一个API和一个nuget SDK。我们已经使用了一段时间了。它们比我们查看的其他选项便宜。即wit.ai。

所以再举一个例子-

例如:这个周末在芝加哥会晴天吗?>会映射到名为WeatherQuery的LUIS意图。 date->将映射到预构建的LUIS dateTime实体位置->芝加哥->将映射到预构建的LUIS实体->我认为的地理位置或地址。

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我认为这个api正是您要寻找的。它简单易用。

https://wit.ai/

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由于您的输入采用自然语言形式,因此最好首先通过分析句子结构来开始研究它。并通过NER(命名实体识别器)运行该句子。

解析句子可以使您想到一些规则,例如,某些类型的依赖项总是可以为您提供意图。运行NER将使您能够确定地点和日期。如果想出一些规则来对意图进行分类不是一件容易的事,那么您也可以使用分类器来完成从输入语句中提取的特征向量。实际上,输出的某些解析器可以用于制定特征向量。

两者都有斯坦福大学NLP集团的软件

也许您可以调查一下:

解析句子后,您有意图和其他信息来回答问题。

例:我听了你的话:“这个周末芝加哥会晴天吗?”并通过在线斯坦福大学NER Tagger进行了运行 。这给了我以下几点:

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

现在,您已经确定了日期和位置。

我希望这有帮助。我知道答案很笼统,可能对入门非常有帮助。

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