"Enseñanza" Wit.Ai no es exactamente lo que algunos piensan que es.
Usted tendrá que crear historias para su User sayscolumna. Las respuestas son irrelevantes para ser honesto. No se puede "enseñar" wit.ai para responder. Las respuestas se definen en la historia o en el código.
Lo wit.ai pueda necesitar de sus datos son las palabras clave y frases clave que hacen que el reconocimiento de entidades mejor para wit.ai.
Aquí está el ejemplo más sencillo:
Entidad colorse reconoce en base a palabras clave que aparecen. Así que si usted tiene una gran cantidad de datos como un ejemplo de la entrada del usuario - se puede tratar de romper hacia abajo por primera vez en "el que las entidades que la entrada del usuario deben producir" y palabras clave usadas en los de entrada.
El uso de sus datos para "enseñar" - sería un poco difícil, ya que se requieren para crear un montón de historias en wit.ai para cubrir la posible entrada del usuario y descriptiva de la entidad. Pero todavía puede hacerlo de esta manera:
(Ejemplo áspero)
- Hacer una historia sobre el usuario que pide el tiempo, por ejemplo,
- Marcos en la entrada del usuario que las entidades deben derivarse de esa entrada:
- Ordenar la lista de lo que tiene que obtener toda posible forma de pedir el tiempo:
- ¿Lo tarde que es?
- ¿Puedes decirme la hora?
- Me pregunto ¿qué hora es ahora?
- Utilice un guión ( Python ) para "disparar" todas estas entradas del usuario en su historia.
- Una vez hecho esto - ir a tiempo Comprensión de wit.ai y pasar por todas las entradas de corrección \ añadiendo las entidades que ha definido.
Este proceso se "enseña" entidades si son palabras clave basadas o algún otro algoritmo.
Eso es lo mejor que puedo pensar acerca de cómo utilizar los datos existentes. Wit.Ai es diferente de otros de procesamiento del lenguaje conjunto de herramientas y "enseñar" con los datos existentes es algo "desconcertante" :)
