谷歌 Dialog 10分钟轻松构建聊天机器人【下】

构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【上】
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构建一个简单的 Google Dialogflow 聊天机器人【下】
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这部分内容主要包括实体的抽取和定义，意图识别和简单的多轮对话。

使用实体提取数据

此页面描述了如何从用户的查询中提取参数值（实体数据）。

添加参数到您的意图

参数是用户查询中提取的重要且相关的单词或短语，因此您的聊天机器人可以提供适当的响应。 您将使用语音和编程语言的参数创建一个新意图，以探索它们如何匹配特定意图并包含在您的响应中。

• 通过单击左侧菜单中Intents旁边的加号来创建新意图。

• 在意图页面的顶部命名意图“语言”。

• 将以下内容添加为训练短语：

我懂英语
我说法语
我知道如何用德语写作

• 单击“保存”。

extracting-entities-001.png

Dialogflow自动检测训练短语中包含在系统实体中的参数。 系统实体是DIalogflow提供的实体集，用于覆盖位置，颜色和日期等最容易出现的值。

在“训练短语”部分下方，Dialogflow会使用收集到的信息填写一些表格：

• 该参数是可选的（不是必需的）。
• 名称 language（自动为系统实体解析）。
• 此条目对应的实体（在本例中为系统实体@ sys.language。
• $ language的值（自动解决）。
• 该参数不是列表。

在响应中使用参数数据

参数的值可以在您的回复中使用。 在这种情况下，您可以在回复中使用$ language，它将替换为查询中指定给您的聊天机器人的语言。

在“响应”部分中，添加以下响应，然后单击“保存”按钮：

Wow! I didn't know you knew $language

尝试一下

在右侧的模拟器中，使用“我知道俄语”查询您的聊天机器人。

您可以在模拟器输出的底部看到Dialogflow正确地从查询中使用值“Russian”提取语言参数。 在响应中，您可以看到在使用参数值的地方正确插入了“俄语”。 参数也可以在您的集成中处理。 稍后将在“将其他服务与实现集成”中进行介绍。

extracting-entities-003.png

创建你的实体

在大多数情况下，您将获得从用户收集的特定信息，这些信息不在Dialogflow的系统实体中。 开发人员实体是您提供的值集和同义词集。

要创建实体，请按照下列步骤操作：

• 单击左侧菜单中“实体”旁边的加号。
• 输入“ProgrammingLanguage”作为实体名称。
• 单击左侧文本字段并添加以下条目：

JavaScript
Java
Python

• 输入条目时，按Tab键会将光标移动到同义词字段中。 为每个条目添加以下同义词：

  
  
  

  WechatIMG2014.jpeg
• 点击保存按钮

每个实体必须具备以下条件：

• 用于定义类别的名称（ProgrammingLanguage）
• 一个或多个条目（JavaScript，Python）
• 一个或多个同义词（js，ECMAScript，py）
  Dialogflow可以处理多项和大写等简单的事情，但请确保为您的条目添加所有可能的同义词。 添加的越多，聊天机器人就越能确定您的实体。

添加新实体

现在我们已经为编程语言定义了我们的实体，将训练短语添加到“语言”意图中：

• 单击左侧菜单中的Intents，然后单击“Languages”意图。

• 将以下内容添加为培训短语：

I know javascript
I know how to code in Java

应自动注释训练短语中的编程语言。 这会将ProgrammingLanguage参数添加到表中。

extracting-entities-006.png

• 在Responses部分，添加 $Programming Language很酷，然后单击SAVE按钮。

尝试一下

extracting-entities-008.png

现在，使用新实体查询您的聊天机器人。 在模拟器中，键入我知道如何在py中编码并按Enter键。

您可以看到Dialogflow正确提取了实体py，将其标识为Python实体，并将值插入响应中。

上下文状态管理

• 单击左侧菜单中Intents旁边的加号以创建新意图。

• 将意图命名为“语言”。

• 输入以下训练短语：

我懂英语
我说法语
我知道如何用德语写作

• 在“响应”部分中，输入以下文本响应：

哇！ 我不知道你懂得 language 多久了？

• 单击“保存”按钮。

• 单击左侧菜单中的Intents。

• 将鼠标悬停在“语言”意图上，然后点击添加后续意图：

  
  
  

  contexts-002.png

• 单击显示列表中的“自定义”：

contexts-003.png

Dialogflow自动命名后续意图“语言 - 自定义”，箭头表示意图之间的关系。

意图与后续意图匹配

后续意图仅在匹配父意图后匹配。 由于此意图仅在“语言”意图之后匹配，因此我们可以假设用户刚刚被问到“您知道多久语言？”这一问题。 您现在将添加训练短语，表明用户可能对该问题的答案。
单击左侧菜单中的Intents，然后单击“Languages - custom”意图。

添加以下训练短语：

3 years
about 4 days
for 5 years

contexts-005.png

尝试一下

在右侧的Dialogflow模拟器中尝试此操作。 首先，通过输入我知道法语的查询来匹配“语言”意图。 然后，回答问题您已知的 $language 有多长？ 约2周。

contexts-006.png

尽管第二个查询没有响应（“大约2周”），但我们可以看到我们的查询与正确的意图（“语言 - 自定义”）匹配，并且持续时间参数被正确解析（“2周”）。

意图和上下文

现在您的后续意图正确匹配，您需要添加响应。在“语言 - 自定义”中，您只询问用户已知语言的持续时间，而不是引用语言本身。

要使用从“语言”意图收集的参数进行响应，您需要了解后续意图的工作方式。后续意图使用上下文来跟踪是否已触发父意图。如果您检查“语言”意图，您将看到“语言 - 后续”列为输出上下文，以数字2开头：

contexts-007.png

在匹配 “Languages” 意图后，将对话语 “Languages-followup” 附加到在匹配“语言”意图后，将对话语“语言跟随”附加到对话两轮。因此，当用户回答问题“你知道$ language语言多长时间？”时，上下文“语言跟随”是活动的。当Dialogflow匹配意图时，任何具有相同输入上下文的意图都非常受欢迎的。

单击左侧导航中的Intents，然后单击“Languages - custom”意图。

contexts-007.png

您可以看到intent具有与“Languages”的输出上下文相同的输入上下文（“Languages-followup”）。因此，在“语言”意图匹配后，“语言 - 自定义”更有可能匹配对话。因此，当用户回答问题“你知道$ language语言多长时间？”时，上下文“语言跟随”是活动的。当Dialogflow匹配意图时，任何具有相同输入上下文的意图都非常受欢迎。

单击左侧导航中的Intents，然后单击“Languages - custom”意图。

您可以看到intent具有与“Languages”的输出上下文相同的输入上下文（“Languages-followup”）。因此，在“语言”意图匹配后，“语言 - 自定义”更有可能匹配。

contexts-007.png

上下文和参数

上下文存储参数值，这意味着您可以在“语言 - 自定义”等其他意图中访问“语言”意图中定义的参数值。

将以下响应添加到“语言 - 自定义”意图中，然后单击“保存”按钮：

我不敢相信你已经知道 #languages-followup.language $duration 了！
现在，您可以再次查询聊天机器人并获得正确的响应。首先输入“我知道法语”，然后用“1个月”回答问题。

您应该看到从上下文中检索语言参数值。

contexts-010.png

英文原文：https://dialogflow.com/docs/getting-started/

磐创AI：http://www.panchuangai.com
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TensorFlow 教程：http://panchuang.net