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Composer Bot从Luis接收意图,执行“未知意图”,而不是匹配“识别的意图”

Composer Bot是一个聊天机器人,它通过与Luis(语言理解服务)进行交互来处理用户的意图。当Luis无法识别用户的意图时,Composer Bot会执行“未知意图”处理逻辑,而不是匹配已知的意图。

在开发过程中,Composer Bot可以使用前端开发技术来构建用户界面,如HTML、CSS和JavaScript。后端开发技术可以使用各种编程语言,如Python、Java、C#等,来处理用户的请求并生成相应的响应。

软件测试是确保应用程序质量的重要环节,可以使用自动化测试工具来执行各种测试,如单元测试、集成测试和端到端测试,以确保应用程序的功能和性能符合预期。

数据库是用于存储和管理数据的关键组件,可以使用关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如MongoDB、Redis)来存储和检索数据。

服务器运维涉及管理和维护服务器的各个方面,包括安装操作系统、配置网络设置、监控服务器性能等。

云原生是一种软件开发和部署的方法论,旨在利用云计算的优势,如弹性扩展、高可用性和容错性。它包括使用容器化技术(如Docker)来打包应用程序和使用容器编排工具(如Kubernetes)来管理和部署应用程序。

网络通信是指在计算机网络中传输数据的过程,可以使用各种协议和技术,如TCP/IP、HTTP、WebSocket等。

网络安全是保护计算机网络和系统免受未经授权访问、数据泄露和恶意攻击的一系列措施和技术。它包括防火墙、入侵检测系统、加密通信等。

音视频处理涉及对音频和视频数据进行录制、编码、解码、编辑和转换等操作。可以使用各种音视频处理库和工具来实现这些功能。

人工智能是模拟人类智能的一种技术,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。它可以应用于各种领域,如智能助手、图像识别、语音识别等。

物联网是指通过互联网连接和交互的物理设备和传感器网络。它可以用于监控和控制各种设备,如智能家居、智能工厂等。

移动开发涉及开发移动应用程序,可以使用各种移动开发框架和平台,如React Native、Flutter、iOS、Android等。

存储是指在云计算中存储和管理数据的服务。可以使用对象存储、文件存储、块存储等不同类型的存储服务来满足不同的需求。

区块链是一种分布式账本技术,可以实现去中心化的数据存储和交易验证。它可以应用于数字货币、供应链管理、智能合约等领域。

元宇宙是虚拟现实和增强现实技术的结合,创造出一个虚拟的世界,用户可以在其中进行交互和体验。它可以应用于游戏、虚拟旅游、虚拟会议等场景。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、人工智能服务、物联网平台等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多详细信息和产品介绍。

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图-1 NOTE:如上的三个部分是功能角度的分析,并不是说一个Chatbot必须要有与之一一对应的模块或分层。...用户问题->答案 知识库中存储的不是问题-答案对,仅存储答案(文档)。 当接收到用户问题后,直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对,找到在内容上关联最紧密的那篇,作为答案返回给用户。...使用LUIS,一个Bot需要创建一个(或多个)LUIS App,然后标注所期望的输入(用户的自然语言提问)和输出(意图和实体),再经过在线训练来获得自己的语言理解模型。...图-5 LUIS平台会自动用户输入并标注的数据中提取文本特征。这些特征,包括LUIS预设的常用文本特征(大数据语料中提取),也包括用户自定的新特征。...在这种情况下,可以考虑LUIS和rule-based的意图、实体识别相结合。可以通过添加一系列正则表达式来匹配意图,抽取实体。

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前者的训练是根据样本计算概率模型,后者的训练是提前计算好每个类别的中心向量。...,就降级匹配 logging.debug("意图识别在正常分数阈值下没有匹配到任何项,进行降级匹配...")...the_label] = centroid return data, labels_centroids_dict def get_centroid(self, examples): """ 获取当前意图别的中心向量...# 分数计算规则:计算新句子的向量和当前意图别的中心向量的夹角余弦值,下面其实可以改进以下,用矩阵并行计算代替for循环,但是因为类别目前不多,影响暂时不大。...elif top1scores < current_app.config['MINIMUM_THRESHOLD_INTENT_RECOGNITION']: logging.debug("意图识别在最小分数阈值下没有匹配到任何项

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前者的训练是根据样本计算概率模型,后者的训练是提前计算好每个类别的中心向量。...,就降级匹配 logging.debug("意图识别在正常分数阈值下没有匹配到任何项,进行降级匹配...")...centroid return data, labels_centroids_dict def get_centroid(self, examples): """ 获取当前意图别的中心向量...intents = self.labels # 分数计算规则:计算新句子的向量和当前意图别的中心向量的夹角余弦值,下面其实可以改进以下,用矩阵并行计算代替for循环,但是因为类别目前不多...elif top1scores < current_app.config['MINIMUM_THRESHOLD_INTENT_RECOGNITION']: logging.debug("意图识别在最小分数阈值下没有匹配到任何项

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