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谷歌 Dialog 10分钟轻松构建聊天机器人【下】

谷歌 Dialog 10分钟轻松构建聊天机器人【下】

作者: 磐创AI_聊天机器人 | 来源:发表于2019-07-02 12:54 被阅读0次

    构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【上】
    https://www.jianshu.com/p/88581759710a
    构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【下】
    https://www.jianshu.com/p/0a75a65b3bcb
    这部分内容主要包括实体的抽取和定义,意图识别和简单的多轮对话。

    使用实体提取数据

    此页面描述了如何从用户的查询中提取参数值(实体数据)。

    添加参数到您的意图

    参数是用户查询中提取的重要且相关的单词或短语,因此您的聊天机器人可以提供适当的响应。 您将使用语音和编程语言的参数创建一个新意图,以探索它们如何匹配特定意图并包含在您的响应中。

    • 通过单击左侧菜单中Intents旁边的加号来创建新意图。

    • 在意图页面的顶部命名意图“语言”。

    • 将以下内容添加为训练短语:

    我懂英语
    我说法语
    我知道如何用德语写作

    • 单击“保存”。
    extracting-entities-001.png

    Dialogflow自动检测训练短语中包含在系统实体中的参数。 系统实体是DIalogflow提供的实体集,用于覆盖位置,颜色和日期等最容易出现的值。

    在“训练短语”部分下方,Dialogflow会使用收集到的信息填写一些表格:

    • 该参数是可选的(不是必需的)。
    • 名称 language(自动为系统实体解析)。
    • 此条目对应的实体(在本例中为系统实体@ sys.language。
    • $ language的值(自动解决)。
    • 该参数不是列表。

    在响应中使用参数数据

    参数的值可以在您的回复中使用。 在这种情况下,您可以在回复中使用$ language,它将替换为查询中指定给您的聊天机器人的语言。

    在“响应”部分中,添加以下响应,然后单击“保存”按钮:

    Wow! I didn't know you knew $language

    尝试一下

    在右侧的模拟器中,使用“我知道俄语”查询您的聊天机器人。

    您可以在模拟器输出的底部看到Dialogflow正确地从查询中使用值“Russian”提取语言参数。 在响应中,您可以看到在使用参数值的地方正确插入了“俄语”。 参数也可以在您的集成中处理。 稍后将在“将其他服务与实现集成”中进行介绍。

    extracting-entities-003.png

    创建你的实体

    在大多数情况下,您将获得从用户收集的特定信息,这些信息不在Dialogflow的系统实体中。 开发人员实体是您提供的值集和同义词集。

    要创建实体,请按照下列步骤操作:

    • 单击左侧菜单中“实体”旁边的加号。
    • 输入“ProgrammingLanguage”作为实体名称。
    • 单击左侧文本字段并添加以下条目:

    JavaScript
    Java
    Python

    • 输入条目时,按Tab键会将光标移动到同义词字段中。 为每个条目添加以下同义词:


      WechatIMG2014.jpeg
    • 点击保存按钮

    每个实体必须具备以下条件:

    • 用于定义类别的名称(ProgrammingLanguage)
    • 一个或多个条目(JavaScript,Python)
    • 一个或多个同义词(js,ECMAScript,py)
      Dialogflow可以处理多项和大写等简单的事情,但请确保为您的条目添加所有可能的同义词。 添加的越多,聊天机器人就越能确定您的实体。

    添加新实体

    现在我们已经为编程语言定义了我们的实体,将训练短语添加到“语言”意图中:

    • 单击左侧菜单中的Intents,然后单击“Languages”意图。

    • 将以下内容添加为培训短语:

    I know javascript
    I know how to code in Java

    应自动注释训练短语中的编程语言。 这会将ProgrammingLanguage参数添加到表中。

    extracting-entities-006.png
    • 在Responses部分,添加 $Programming Language很酷,然后单击SAVE按钮。

    尝试一下

    extracting-entities-008.png

    现在,使用新实体查询您的聊天机器人。 在模拟器中,键入我知道如何在py中编码并按Enter键。

    您可以看到Dialogflow正确提取了实体py,将其标识为Python实体,并将值插入响应中。

    上下文状态管理

    • 单击左侧菜单中Intents旁边的加号以创建新意图。

    • 将意图命名为“语言”。

    • 输入以下训练短语:

    我懂英语
    我说法语
    我知道如何用德语写作

    • 在“响应”部分中,输入以下文本响应:

    哇! 我不知道你懂得 language 。 你知道language 多久了?

    • 单击“保存”按钮。

    • 单击左侧菜单中的Intents。

    • 将鼠标悬停在“语言”意图上,然后点击添加后续意图:


      contexts-002.png
    • 单击显示列表中的“自定义”:

    contexts-003.png

    Dialogflow自动命名后续意图“语言 - 自定义”,箭头表示意图之间的关系。

    意图与后续意图匹配

    后续意图仅在匹配父意图后匹配。 由于此意图仅在“语言”意图之后匹配,因此我们可以假设用户刚刚被问到“您知道多久语言?”这一问题。 您现在将添加训练短语,表明用户可能对该问题的答案。
    单击左侧菜单中的Intents,然后单击“Languages - custom”意图。

    添加以下训练短语:

    3 years
    about 4 days
    for 5 years

    contexts-005.png

    尝试一下

    在右侧的Dialogflow模拟器中尝试此操作。 首先,通过输入我知道法语的查询来匹配“语言”意图。 然后,回答问题您已知的 $language 有多长? 约2周。

    contexts-006.png

    尽管第二个查询没有响应(“大约2周”),但我们可以看到我们的查询与正确的意图(“语言 - 自定义”)匹配,并且持续时间参数被正确解析(“2周”)。

    意图和上下文

    现在您的后续意图正确匹配,您需要添加响应。在“语言 - 自定义”中,您只询问用户已知语言的持续时间,而不是引用语言本身。

    要使用从“语言”意图收集的参数进行响应,您需要了解后续意图的工作方式。后续意图使用上下文来跟踪是否已触发父意图。如果您检查“语言”意图,您将看到“语言 - 后续”列为输出上下文,以数字2开头:

    contexts-007.png

    在匹配 “Languages” 意图后,将对话语 “Languages-followup” 附加到在匹配“语言”意图后,将对话语“语言跟随”附加到对话两轮。因此,当用户回答问题“你知道$ language语言多长时间?”时,上下文“语言跟随”是活动的。当Dialogflow匹配意图时,任何具有相同输入上下文的意图都非常受欢迎的。

    单击左侧导航中的Intents,然后单击“Languages - custom”意图。

    contexts-007.png

    您可以看到intent具有与“Languages”的输出上下文相同的输入上下文(“Languages-followup”)。因此,在“语言”意图匹配后,“语言 - 自定义”更有可能匹配对话。因此,当用户回答问题“你知道$ language语言多长时间?”时,上下文“语言跟随”是活动的。当Dialogflow匹配意图时,任何具有相同输入上下文的意图都非常受欢迎。

    单击左侧导航中的Intents,然后单击“Languages - custom”意图。

    您可以看到intent具有与“Languages”的输出上下文相同的输入上下文(“Languages-followup”)。因此,在“语言”意图匹配后,“语言 - 自定义”更有可能匹配。

    contexts-007.png

    上下文和参数

    上下文存储参数值,这意味着您可以在“语言 - 自定义”等其他意图中访问“语言”意图中定义的参数值。

    将以下响应添加到“语言 - 自定义”意图中,然后单击“保存”按钮:

    我不敢相信你已经知道 #languages-followup.language $duration 了!
    现在,您可以再次查询聊天机器人并获得正确的响应。首先输入“我知道法语”,然后用“1个月”回答问题。

    您应该看到从上下文中检索语言参数值。 contexts-010.png

    英文原文:https://dialogflow.com/docs/getting-started/

    磐创AI:http://www.panchuangai.com
    智能客服,聊天机器人:http://www.panchuangai.com
    TensorFlow 教程:http://panchuang.net

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