IBMワトソン会話と自然言語理解の違い

Question

私はワトソン会話サービスを構築しています。異なるワトソン会話と自然言語理解サービスを知りたいと思います。

ワトソン会話サービスは、インテント、エンティティなどの自然言語理解をサポートしていますが、自然言語理解サービスもインテントとエンティティを提供すると思います。

私は会話にインテントとエンティティを使用するだけで、会話サービスに自然言語の理解をバインドする必要がありますか？

ありがとうございます。

Answer 1

私は質問を理解する方法から、ワトソンの会話とNLC（Natural Language Classifier）は、IBM Watsonによって提供される2つの異なるサービスであることを知っていることを前提としています。

ワトソンの会話は、基本的にはチャットボットまたはボット（テキストの読み上げがある、またはその逆）を構築するのに役立ちます。このチャットボットは、さまざまな方法でユーザーを支援します。ユーザーがチャットボットに質問をした場合、チャットボットはそれに応じて答えます（それはダイアログや回答をどのように設計したかによって決まります）。

質問1：あなたの名前はなんですか？

回答1：私はワトソンです。

代わりに、質問に間違った質問があった場合。

不適切な質問： Wat is ur name？

回答はまだあります： I'm Watson。

ワトソン会話を使用してチャットボットを作成するには、インテント、エンティティ、最も重要なダイアログ（会話の流れをデザインするのに役立つダイアログ）が適切に理解されていることを確認する必要があります。あなたがこれらの3つの部分を知っているなら、あなたはワトソンの会話に行くのが良いです。 NLCとワトソンの会話を孤立させておくと、NLCとワトソンの会話の間にはつながりがありません。 *言われているように、ワトソンの会話そのものは、質問が**不完全で、文法的に間違っていたり、綴りが間違っている単語などであっても、ユーザーの質問を把握できる自然言語の知識を持っています。*

要するに、会話を始めるための何か（自然言語）。提供されている3つの（インテント、エンティティ、&ダイアログ）部分に焦点を合わせるだけでいいです。

Answer 2

会話サービスはNLUとは別です。会話は、自分のドメイン上にチャットボットを構築することです。インテント/エンティティはトレーニングの対象に過ぎず、ダイアログはNLUではなく会話でのみ使用できる機能です。

NLUは、テキストに関するさまざまな情報を返す、事前対応のサービスですが、応答で何もしません。事前にトレーニングされた内容を戻します。すぐに、これを変更することはできません。 Watson Knowledge Studioのような製品を使用してカスタムアノテーターを訓練することができますが、NLU自体はそれが何を知っているのか知っています。

これらを組み合わせる必要はありませんが、可能です。 youreが解決しようとしている問題に応じて、あなたが使いたいと思うように手助けします。実際のトレーニング時間を必要とせずに、構造化されていないテキストに関するデータを理解したい場合は、NLUが適しています。あなたのユーザーにいくつかの問題を解決するためのチャットボットを作成したい場合は、会話があなたのために適切です。

一般的なものについてのチャットボットを作成したい場合や、人々の名前のようなものが必要な場合、世界中の場所を抽出してそれに応じて応答する場合は、NLUを使用してメタデータを抽出し、会話とカスタムインテント/エンティティ/ダイアログとの組み合わせにより、より強力な会話ができます。