Machine learning 如何使用Google Dialogflow从标题中提取屏幕大小

我有不同的笔记本电脑，标题如下

Acer One 10 S1002-15XR NT.G53SI.00110.1英寸笔记本电脑（四核/2GB/32GB eMMC/Win 10/Touch）深银色

Acer One S1003 Nt Lcqsi 001混合（2合1）Intel Atom 2 Gb 25.65cm（10.1）Windows 10 Home-黑色

Acer One S1003 Nt Lcqsi 001混合（2合1）Intel Atom 2 Gb 25.65cm（10.1“）Windows 10 Home-黑色

Acer One S1003 Nt Lcqsi 001混合（2合1）Intel Atom 2 Gb 25.65cm（10.1Inch）Windows 10 Home-黑色

HP Spectre 13 i7 8GB 512GB SSD10.1全高清（1920x1080）触摸式背光键盘Intel HD 620无CD/DVD驱动器暗灰

因此，上述所有笔记本电脑的屏幕尺寸都是10.1英寸，但类型不同。因此，我如何使用谷歌的Dialogflow将所有这些概括为普通笔记本电脑，即10英寸

我制作了屏幕大小的实体，如下所示。

但我不想在实体中指定所有可能的屏幕大小

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我们可以使用系统实体或复合实体来实现这一点吗？

解析此类产品信息超出了Dialogflow的正常用例，Dialogflow通常用于构建涉及自然语言（如聊天机器人）的对话体验

如果您正在寻找一个API，那么我在使用

有一个工具可以用来测试它；输入字符串，点击“分析”，然后点击“语法”。对于上面给出的所有示例，屏幕大小提取为

num

词性

尽管如此，这些API是为自然语言设计的。它所基于的机器学习模型没有针对这种输入文本进行训练，因此无法从中提取意义

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作为替代方案，您可以尝试使用机器学习工具包（例如）培训自己的提取器，或者编写一些疯狂的正则表达式或字符串解析算法。

您希望用户如何说这些话？（或者键入，我猜。）与助手的对话会是什么样的？有几种可能的解决方案，但它们实际上取决于对话的特点。你可以训练一个后跟“或英寸”的数字。我说的是“十点一”，它被转换成了正确的小数点。@我们正在使用dialog flow GET API从产品标题中提取内容，并制作屏幕大小、RAM、存储等过滤器。这方面的最佳解决方案是什么？我们可以使用诸如“@sys.number:number inch”或“@sys.number:number Full HD”之类的系统实体吗。还有其他选择吗？解析此类产品信息超出了Dialogflow的正常使用情形，Dialogflow通常用于构建对话体验（如聊天机器人）。NLTK或OpenNLP呢？哪个更好？他们能达到这个目的吗？