チャットボットの応答を生成する方法

Question

私が働いている会社でチャットボットを開発しようとしています。私はチャットボットの応答を生成することを任されています。ドメインがジュエリーだとしましょう。したがって、購入可能なバイヤーがチャットボットに接続すると、質問をして回答を得ます。答えを自動生成するための私の最初のアプローチは質問自体を使用しています。

文：ニューハンプシャー州の一部の店舗に
を私を見るの応答：ここではいくつかの店がニューハンプシャー州にある

例文：あなたは私のニュージャージー州の一部店舗を表示することができますか？
応答：ここにニュージャージー

文章中の一部の店舗されています。私にいくつかの金の指輪を示し
応答：ここではいくつかの金の指輪は、私はあなたが私がここでやっているものを参照してください期待し

です。私は、質問自体から名詞句を抽出し、それをテンプレートに追加しています。ただし、これはすべての場合に機能しません。いくつかのテストの後、生成された応答のかなりの数が適切ではないことがわかりました（しかし、かなりの量が適切です）。前置詞がない人もいれば、動詞もあり、望ましくない言葉もあります。

文：店舗ロンドン
応答：ここではいくつかの店ロンドン

文です：あなたはバンガロール
応答であります。ここではバンガロール

で私にいくつかのアイデアを教えてくださいされますここから先へ進む方法について。私たちはデータセットを持っていないので、私が手動で作成したもの（ボットテスト中）を使って作業しています。どんなアイデア、提案、コメントも大歓迎です。ありがとうございました。

Answer 1

私は最終的なプロジェクトとして医療癒着の音声アシスタントを開発しました。声を脇に置くと、フレーズから薬名詞、薬用量などを抽出する応答を生成するためにNLPに対処しなければなりませんでした。

API.aiとRasaの両方をチェックする必要があります。どちらも、異なるフレーズからインテントとエンティティを定義し抽出するのに役立つNLPです。次に、HTTP経由でそれらのいずれかと通信します。

APIを確認してください。わかりやすい例です。後で独自のサーバーを展開する場合は、API.aiのモデルを移行してRasaで使用できます。

あなたは独自のNLPをPythonで開発することができますが、これらのプロセッサを使用することで、おそらくより高速で安価になります。これがあなたを助けることを願っています。

Answer 2

これは、必要以上に複雑に思えます。なぜ、顧客が探していると思われる実際の回答で答えるだけではないのですか？彼らが入力した場所の店舗のリスト？