IBM Watson / Chat Bot / Dialog / Dynamic /Dialog/ Discovery
关于沃森能力的问题
背景:我们正在设计一个聊天机器人来回答访问者关于我们公司的问题，例如：
- 你们公司在哪里？
- 你的公司有多大？
- 我能进一步了解一下贵公司的工作环境吗？
- 你们公司是做什么的？
上面列出的示例问题应该能够通过聊天机器人通过#意图和@实体映射到定义的对话框处理来解决，从而提供一个预定义的答案。
然而，我们想知道的是更动态的问答支持，如下一节所示。
动态问答挑战我们希望我们的聊天机器人能够回答访问者可能会问的问题，但不知道如何处理这个问题：
关于员工
- 自2007年以来，有多少员工加入了该公司？ 例句答:自2007年以来，已有20多名员工加入。 动力因素：·#员工加入·年景
- 在过去五年中，有多少员工加入并辞职？ 例句回答: 10名员工加入，没有一人辞职。 动态因素：·#员工加入·自然语言年范围·员工就业状况
- 你们的员工流失率是多少？ 举例回答: 25%或0.25 动态因素：·计算：#员工加入/#员工辞职
- 你公司的员工会很容易升职吗？ 例句答:每三年晋升一次。 动态因素：·计算：#的工作人员和晋升日期与下一个职称内部平均数
关于项目
- 就贵公司所处理的价格而言，哪个项目是最大的项目？
示例回答:项目A记录了10,000,000.00美元
动态因素:知道如何以最高的服务价格找到项目
- 贵公司在项目进度或服务交付方面是否积极？ 答案:很有可能我们提前了原计划的10%。 动态因素：·了解所有项目和所有任务持续时间。计算进度与实际完工日期之间的差异
- 你的项目团队平均规模是多少？ 示例回答:项目团队的平均规模为5人。 动态因素：·了解所有项目，读取所有项目团队结构。计算平均值
点到注：
• We don't want to code the Question and Answer explicitly
• We are thinking IBM Watson should be able to answer those questions after understanding our data source数据源(在一堆WORD格式的文件中)：·工作人员记录有加入日期、最后日期和每个晋升日期。项目记录包括合同、建议书、团队结构和进度报告
问题想要澄清或了解
• Do sample questions listed above must go through programming to handle?
• Can IBM Watson have a way to answer our question in a meaningful manner like we listed example as above, if we provided those data source to IBM Watson and how?
• For the first 2 questions about staff, do we need to code/define separate 2 mapping to handle these 2 questions even they shared similar structure?
• Can it learn to handle dynamic question structure after we let IBM Watson know enough information to answer those questions.
• If I ask something like [Last 5 Years] // [Since 2012] // [Exclude 2011 or Before] , do Watson know they are referring the same date range? Or we need to teach Watson one by one with #Intent and @Entity?回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-25 16:44:57
我想建议一种对话/发现的组合。当你的对话不能回答这个问题时，你将问题转发到发现。发现可以采用非结构化数据，您可以相应地提取这些数据，并“教导”它以获得正确的答案。
Stack Overflow用户
发布于 2017-06-12 13:05:50
您的问题可能最适合IBM的DW论坛，因为它实际上并不是Stackoverflow所使用的结构。
回答所有问题：
沃森对话的目的是进行非结构化的对话和寻找，并以一种使计算机更容易使用的方式构造响应。
可以使用系统实体sys-number，sys-date捕获上面的示例。
Stack Overflow用户
发布于 2017-08-29 00:10:15
谈话本身是复杂的，即使有强大的最先进的自然语言处理，仍然需要付出很大的努力才能在聊天或语音界面中与人互动，感觉很自然。如果您希望看到您能够快速取得多大的进展，我建议您从一个跨平台的自然语言处理工具(如API.AI )开始。
API.AI支持实体提取(即，它可以进行用户查询并确定哪些单词指示日期、数字和自定义实体以及它们的值)、意图识别(如果给出用户使用机器学习的示例，它可以猜测用户打算做什么)和支持14个平台(Google、Facebook、Slack、Twilio、Telegram.)都没有任何代码。
如果您想自己开发一些东西，API.AI就有一个API，并且支持各种平台的16个SDK (Nodejs，Python，.)以及任何通过HTTP使用JSON的语言和实现webhook的语言。
https://stackoverflow.com/questions/44491014
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