Amazon web services 尽管输入了准确的话语，但AWS Lex符合错误的意图

我在很多不同的案例中都遇到过这个问题

我将分享一个例子

我有一些常见问题解答的意图。 一个答案是什么叫做实体识别 以下是它的话语：

告诉我有关命名实体识别的信息 跟我说说内尔 内尔是什么 您所说的命名实体识别是什么意思 什么是命名实体识别 另一个答案是什么是光学字符识别？ 以下是它的话语：

光学字符识别 你说的光学字符识别是什么意思 你能告诉我OCR是什么吗 讲述OCR 什么是光学字符识别 什么是光学字符识别 当我进入时，什么是ocr？它按预期工作，并显示OCR的答案。 但当我在所有大写字母中输入OCR时，我的问题是什么是OCR？。它切换到NER意图，并向我展示了什么是NER的答案

有人能回答它为什么这样做吗？更重要的是，我该怎么做才能使它按预期工作

请记住，这只是一个例子。我在许多其他类似的场景中也遇到过这种情况

还有一种情况是，意图表达似乎根本不匹配。但它仍然转向了错误的意图。

根据Lex和Alexa，自定义槽类型中的首字母缩略词应在所有大写OCR中写成一个单词，或用句点和空格o分隔的小写字母。Cr、

沿着表格底部，您可以看到FireHD7、FireH的示例。d、 、Fire HD和Fire HD 7演示了这一点-两个有效选项将解析为相同的插槽值输出

假设话语是按照最佳实践设置的，如果您提供声音输入，那么需要注意的是，话语对声音的变化、词与词之间的步调/间距、重音等非常敏感

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至于提高准确性的即时步骤，您可以尝试进一步分解您的意图，而不是有两个意图，您有一个用于自定义槽值NER、命名实体识别、OCR和光学字符识别的每个排列。人类很容易理解短语的第一个字母对应于首字母缩略词中的字母，但当要教聊天机器人理解这些短语是同义词时，这就有点难了。

最后我没有找到合适的解决方案，但使用了一些非常不雅观的变通方法，但只要它有效：D

我使用的变通方法是制定what意图、how意图等，保持句子结构完整：

例如：

IntentName => "Bot_HowTo"

Utterances => 
"What is {slotName}"
"What are {slotName}"
"Meaning of {slotName}"

Slots =>
name : "slotName"
values (using synonyms) : 
{OCR => "ocr", Optical Character recognition"}
{NER=> "ner", Named Entity Recognition"}

这使得所需的意图数量大大减少，同时也消除了许多模糊性。所有有什么或类似格式的问题都直接指向这个目的

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然后在我的代码钩子中，我看到哪个同义词是匹配的，并提供相应的答案。

你解决过这个问题吗？我遇到了相同的解决方案，而这个问题的唯一答案并不能解决问题。我的首字母缩略词是CAD，我的插槽中有CAD、CAD和c.a.d.，但仍然不起作用。不幸的是，我不得不使用一些非常不雅观的解决方法。即使在那之后，我还是不断遇到一些奇怪的不一致的结果。所以我们公司决定离开莱克斯。我将在下面回答我自己的问题