Artificial intelligence 在ibmwatson中训练自然语言分类器

我想以这样的方式训练nlc- 如果我以“Sharpies”或“Cakes”或“iPhone6”的形式输入，则结果应按意图排序

但它并不适用于所有的产品，因为所有的产品名称都有意图，我需要用很少的产品名称来训练NLC，它将适用于所有的产品（动态）

由于我们有数千种产品，如何才能获得所有产品的“订单”意图，而不是在“.csv”（不想硬编码所有产品名称）中添加所有内容

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您能帮我检索所有动态产品名称的确切意图作为NLC的输入吗？

您试图做的并不是NLC的目的

意图的目的是理解最终用户试图实现的目标，而不是句子中可能出现的产品/关键词

例如

“我想买一部iPhone”

与

“我想解锁我的iPhone”

。两人都提到iPhone，但有两个截然不同的意图。在这种情况下，通过培训，您可以区分想要购买还是想要解锁

您可以尝试的一个选项是查看

另一个选择是使用Watson Explorer Studio。但您需要Watson explorer才能获得它。很快就有了，像wexstudio一样，它允许您构建自定义注释器。可以将这些注释器与UIMA一起使用来解析文本

因此，您可以很容易地构建一些东西来理解

“我不想买iPhone”

与

“我想买iPhone”

，并将其作为产品提取出来

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如果您想知道这是否有帮助，有一个不受支持的WEX Studio旧免费版本名为。该网站包含手册和视频。我这样做是为了举例说明如何使用它。

我担心NLC在内部依赖于某种本体论，通常是由通用术语构成的“通用本体论”。在您的情况下，由于您需要处理特定的产品名称，因此恐怕您必须在CSV中使用您的所有产品名称构建一个CSV。