IBM Watson 对话和自然语言理解之间的区别

Question

我正在构建一个 watson 对话服务，我想了解不同的 watson 对话和自然语言理解服务。

我认为 Watson 对话服务支持自然语言理解，例如意图、实体，但自然语言理解服务也提供意图和实体。

如果我只是使用意图和实体进行对话，是否需要将自然语言理解绑定到对话服务？

谢谢。

Answer 1

对话服务独立于 NLU。对话是关于在您自己的域上构建聊天机器人。意图/实体只是您对其进行训练的内容，而对话是仅在对话中可用的功能，而不是 NLU。

NLU 是一种预训练的服务，它返回关于文本的各种信息，但不对响应做任何事情，并且会返回它已经预训练的内容。开箱即用，您无法更改此设置。您可以使用 Watson Knowledge Studio 之类的产品来训练自定义注释器，但 NLU 本身知道它知道什么，仅此而已。

没有必要将这些结合起来，但这是可能的。根据您要解决的问题将帮助指导您要使用的内容。如果您想了解有关非结构化文本的数据，而无需真正的训练时间，NLU 就适合您。如果您想开发一个聊天机器人来帮助您的用户解决一些问题，Conversation 适合您。

如果您想构建一个关于通用事物的聊天机器人，或者如果您需要诸如人名、提取世界各地的位置等信息并做出相应的响应，您可以使用 NLU 提取元数据，然后将其传递给 Conversation并结合您的自定义意图/实体/对话进行更强大的对话。

Answer 2

根据我对问题的理解，我预先假设您知道 Watson 对话和自然语言分类器 (NLC) 是 IBM Watson 提供的两种不同的服务。

Watson 对话基本上可以帮助您构建聊天机器人或机器人（具有语音转文本功能，反之亦然）。这个聊天机器人以不同的方式帮助用户。假设如果用户向聊天机器人提问，聊天机器人会相应地回答（这取决于您如何设计对话框/或响应）。

问题 1：你叫什么名字？

答案 1：我是 Watson。

如果问题被错误地提出。

不正确的问题：你叫什么名字？

答案仍然是：我是 Watson。

为了使用 Watson 对话构建聊天机器人，您需要确保正确理解意图、实体，以及最重要的对话（对话帮助您设计对话流程）。如果您知道这 3 个部分，那么您很适合与 Watson 对话。如果将 NLC 和 Watson 对话隔离开，它们之间就没有联系。 *话虽如此，Watson 对话本身具有自然语言理解能力，即使问题**不完整、语法错误、拼写错误等，它也可以找出用户问题。*

简而言之，您无需绑定任何东西（自然语言）即可开始对话。只需关注提供的这 3 个（意图、实体和对话）部分，您就可以开始了。