问题描述
我是RASA框架的新手。我正在尝试开发一种西班牙语NLU模型，该模型能够按照4种不同的意图（“翻译”，“定义”，“同义词”和“发音”）对用户消息进行分类，并识别实体（在这种情况下，我的实体可能是每个字或词）。
“如何翻译estaciónde tren alinglés”（如何将火车站翻译成英语）
因此，单词或表达式可以是任何单词，也可以具有任何长度。解决此问题的最佳方法是什么？我可以使用什么实体提取器，应该尝试什么参数？
谢谢！
解决方法
您不能期望RASA会正确解释任何未知的句子或单词。 您有责任使用包含精确句子的特定模型来训练AI，无论是否需要类似的要求，RASA都会为您提供一些概率。
您应该定义和分类可能要问的一般句子：
示例1：
- {火车站}在哪里？
- 如何找到{火车站}？
结果：
- 操作：位置
- 变量：{火车站}（此处可以是任何内容）
示例2：
- 如何翻译{word}
- 我想用{English}翻译{word}
- 您怎么说{English} {word}
- 翻译{word} {English}
结果：
- 动作：翻译
- 变量：{English} {word}
如果您能够对所有可能被询问的句子进行分类，RASA将为您服务