Python 当问题字符串反转时，Chatter bot返回错误响应

yaml文件：

- - Invalid Password
  - contact xyz@gmail.com

我正在使用python Chatterbot库，如果我询问无效密码，它将返回响应联系人xyz@gmail.com，但如果我询问密码无效，它会给出我在创建聊天机器人实例时设置的默认响应

bot = ChatBot(
    'Norman',
    storage_adapter='chatterbot.storage.SQLStorageAdapter',
    input_adapter='chatterbot.input.TerminalAdapter',
    output_adapter='chatterbot.output.TerminalAdapter',
    logic_adapters=[
        {
            'import_path': 'my_logic_adapter.MyLogicAdapter',
            "statement_comparison_function": "chatterbot.comparisons.JaccardSimilarity",
            "response_selection_method": "chatterbot.response_selection.get_random_response",
            'threshold': 0.65,
            'default_response': 'I am sorry, but I do not understand.'
        }
    ],
    filters=["chatterbot.filters.RepetitiveResponseFilter"],
    preprocessors=[
        'chatterbot.preprocessors.clean_whitespace',
        'chatterbot.preprocessors.unescape_html',
        'chatterbot.preprocessors.convert_to_ascii'
    ],
    database='./database.sqlite3',
    trainer='chatterbot.trainers.ListTrainer'
)
bot.set_trainer(ListTrainer)

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问题是Chatterbot将非结构化和未经训练的数据存储到SQLite数据库中。如果您输入一个反向字符串，并且响应没有存储在YAML文件中，它将无法理解，因此它将获取一些随机响应。您需要训练此类数据（增加频率）。根据我的理解，Jaccard相似性在这种情况下也没有帮助

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如果您只插入密码，没有其他密码字存储在YAML，那么我认为它会给出正确的答复。Chatterbot本身是用NLP创建的，但是您需要根据需要更改逻辑适配器的代码。

问题是Chatterbot将非结构化和未经训练的数据存储到SQLite DB中。如果您输入一个反向字符串，并且响应没有存储在YAML文件中，它将无法理解，因此它将获取一些随机响应。您需要训练此类数据（增加频率）。根据我的理解，Jaccard相似性在这种情况下也没有帮助

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如果您只插入密码，没有其他密码字存储在YAML，那么我认为它会给出正确的答复。Chatterbot本身是用NLP创建的，但您需要根据需要更改逻辑适配器的代码。

我已将阈值设置为字符串匹配的65%，在反向字符串情况下，它是100%匹配，为什么我需要用反向问题训练bot？那么使用NLP的意义是什么呢？为什么JaccardSimilarity没有帮助？通过字符串匹配计算的比率不是0.65，根据我的程序是0.50。虽然阈值设置过高是您无法获得准确结果的主要原因，但我已将阈值设置为字符串匹配的65%，在反向字符串情况下，它是100%匹配，为什么我需要使用反向问题训练机器人？那么使用NLP的意义是什么呢？为什么JaccardSimilarity没有帮助？通过字符串匹配计算的比率不是0.65，根据我的程序是0.50。虽然阈值设置过高是无法获得准确结果的主要原因