你是如何让bixby在训练话语中识别真/假概念的？

Question

我正在制作一个胶囊，收集用户说的房地产搜索。我很难让训练识别真假值，就像用户想要停车位一样。

我尝试突出显示停车的参考，选择布尔节点，并在表单部分写“真”，但这似乎不起作用。

这是我的训练话语：

"[g:SearchResultText] find (2)[v:Bedrooms] bedroom houses in (14850)[v:Zipcode] with (parking)[v:Parking:true]. my budget is (400000)[v:Price]"

但是，它不会学习训练话语。什么想法可能会出错？

Answer 1

在这种情况下，Bixby将布尔值作为输入是令人困惑的。 “在14850找到2间卧室的房子没有停车”实际上需要停车=假。

我建议在这个胶囊中进行以下步骤。

• 使用预定义符号（例如“停车”，“地下室”）创建一个Enum premitive，以帮助过滤搜索。此时，这些关键字值只能为none或true。不支持话语，如“找我一些没有停车的财产”
• 如果决定支持这样的负面过滤器。你需要另一个Enum列出所有条件并训练Bixby理解“没有”或“没有”的演讲。但我认为这一步将在以后的改进或搜索中的后续问题。
• 为了帮助Bixby理解“停车”，“停车场”，“停车位”是相同的概念，你可以使用词汇而不是列出所有的训练。此链接可能会有所帮助。 https://bixbydevelopers.com/dev/docs/dev-guide/developers/training.vocabulary#vocabulary-for-synonyms

让我们知道它是否有帮助，并与Bixby玩得开心！