许多自然语言处理API（如API.ai和wit.ai）都提供了意图提取功能。然而，我对它们的细节不太清楚。它们是通过依赖解析来提取关系，还是仅仅从句子中提取关键词？如何解析“检查明天是否会下雨”？
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有几种方法可以使用，它们可以作为一个集合一起使用输出得分。
(1) 将意图映射到字符串文字。比较这些字符串文字以进行精确匹配或余弦相似度比较。
(2) 基于上下文缩小可能意图的范围。
(3) 正则表达式匹配：如果一个句子包含特定的正则表达式（如电话号码），那么它至少可以“缩小搜索意图的范围”。
(4) 词移距离：它类似于单词嵌入（即深度学习NLP），但整个句子被传递进去，并且与另一个句子的聚合距离进行比较。
(5) 使用双向LSTM：参见tutorial或tensorflow。
(6) 使用命名实体识别（NER）来保持“候选意图”列表。 spaCy可以做到这一点。更好的方法是将其用于主语-宾语提取。
(7) 如果找不到意图，则使用“回退意图”。这可能涉及到“分层意图”，其中底层叶子表示您所指的意图。这也可能涉及到类似于“机器人不知道该说什么”的意图。
(1) 将意图映射到字符串文字。比较这些字符串文字以进行精确匹配或余弦相似度比较。
(2) 基于上下文缩小可能意图的范围。
(3) 正则表达式匹配：如果一个句子包含特定的正则表达式（如电话号码），那么它至少可以“缩小搜索意图的范围”。
(4) 词移距离：它类似于单词嵌入（即深度学习NLP），但整个句子被传递进去，并且与另一个句子的聚合距离进行比较。
(5) 使用双向LSTM：参见tutorial或tensorflow。
(6) 使用命名实体识别（NER）来保持“候选意图”列表。 spaCy可以做到这一点。更好的方法是将其用于主语-宾语提取。
(7) 如果找不到意图，则使用“回退意图”。这可能涉及到“分层意图”，其中底层叶子表示您所指的意图。这也可能涉及到类似于“机器人不知道该说什么”的意图。
- Davis Dulin
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