Home Marketing technology/Technical

Entity hay Entities

109

Entity (liên quan trong chatbot): Là các thực thể bổ nghĩa cho một ý định. Vẫn ví dụ trên, “show me yesterday’s financial news”, thì các thực thể bổ nghĩa là “yesterday” và “financial”. Các thực thể cũng đều có thể được đặt tên, ví dụ: “dateTime”, và “newsType”. Các thực thể này đôi khi được gọi là các “Slot”, có thể hình dung đó là các khe thông tin.

Các ý định nghiệp vụ có meta-data về các intent được gọi là “Entities”. Lấy ví dụ về intent “GetReleaseYearByTile”, với input: “Khi nào Danh sách của Schindler được phát hành?”. Ở đây “Danh sách của Schindler” là tên của bộ phim mà người dùng “có ý định” tìm ra năm phát hành. Quá trình tìm kiếm các thực thể entities có thể được hiểu giống với việc gán nhãn thẻ câu Part-of-Sentence tagging (POS). Tuy nhiên, một người sử dụng NLP as a service thì bạn không cần phải biết kỹ thuật của việc POS tagging được thực hiện như thế nào, nhưng nếu muốn có một bài báo hay nói về nó ở đây: http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml

Khi người dùng nghĩ về việc thiết kế intent thì các entities cũng phải được xác định và gán nhãn theo đó. Một lần nữa, bạn cũng có các thực thể chung được gán nhãn để sử dụng trong các mục đích chung như các số liệu metrics (bao gồm: số lượng, số đếm, khối lượng, …), ngày tháng và hầu hết các dịch vụ NLP cho phép bạn gán thẻ thực thể của các loại chung như vậy mà không gặp phải bất kỳ rắc rối lớn nào.

Một vài thực thể có thể được gán như những thực thể phức hợp (composite entities), giống như việc có nhiều hơn một thực thể (có các thực thể thành phần bên trong nó). Là một khoa học, không quan trọng nếu bạn không có những tính năng này trong dịch vụ NLP của bạn, miễn là bạn có ghi nhãn thực thể đơn giản. Một nhãn phải được xác định các thực thể trước khi gán nhãn các thực thể phức hợp.

SHARE