变量实体提取 - 句子实体中没有模式 - NLP

Question

我正在开发一个客户支持机器人，它可以帮助业务用户理解某些技术术语的含义或某些请求的状态。典型的句子如下所示

1. 向我解释空气压缩机/加热和冷却系统/热力学定律
2. 获取Ticket123 / HEATER12的状态

到目前为止我做了什么

我目前使用Microsoft LUIS来识别我上传所有可能实体的实体，LUIS进行字符串匹配并返回它们。这种方法的问题是

• 实体列表不断变大，需要每天更新
• 用户可能输入拼写错误 - 在某些情况下，用户类型一词可能不是要更正的拼写的字典单词。

我的解决方案是什么（似乎效果不佳）

我目前正在考虑一种标记POS并将名词短语/名词分组的方法，但我不认为这将是一种有效的方法。

还有一点需要注意的是，实体不遵循任何模式。我的方法应该在这里。任何指针将不胜感激。

Answer 1

您正在尝试解决两个不同的问题

1. 管理知识库，以回答用户学习/理解的问题
2. 提供特定票证的状态

第一部分可以通过使用Q＆A制造商服务进行全面管理，而无需使用一行代码。参考... https://www.qnamaker.ai/

第二部分的唯一目的是根据实体值（票证）从数据库中获取值。

专注于为第二部分构建和微调机器人，并将问答制造商作为知识基础进行整合，将负责第一部分。

Answer 2

您可以在下面解决您的问题：

1. 列出Excel中的所有实体，如果它不断变大，您只需要在Excel中添加更多行而不是代码。之后写一个正则表达式，使您的实体与所需信息相匹配。
2. 对于拼写错误：你可以实现像Fuzzywuzzy in Python这样的东西。您将获得最接近的匹配，然后您可以应用步骤1来捕获您的实体。