瀑布对话中的 Microsoft Bot Framework LUIS答案

【问题标题】：Microsoft Bot Framework LUIS in waterfall conversation瀑布对话中的 Microsoft Bot Framework LUIS
【发布时间】：2017-07-18 07:14:06
【问题描述】：

我有一个现有的瀑布对话。我想对其进行调整，以便它可以从更复杂的用户对机器人问题的响应中提取数据。

在我的 LUIS 应用程序中，我创建了一个名为 GetLocation 的意图，它经过训练可以找到一个名为 Location 的实体。这方面的一个示例是用户键入“我正在寻找布里斯托尔”，这将匹配实体“布里斯托尔”。这是我目前拥有的：

function(session) {
       builder.Prompts.text(session, "Hello... Which city are you looking    in?");
},
function(session, results) {
    session.privateConversationData.city = results.response;
    builder.Prompts.number(session, "Ok, you are looking in " + results.response + ", How many bedrooms are you looking for?");
},
etc...

我想将响应字符串发送到 LUIS 并从中提取城市位置，而不是简单地存储响应字符串。我发现的所有 LUIS 示例都用于匹配和转到新 Intent，但我只是想让瀑布对话继续进行。我将如何利用 LUIS 来执行此操作？

【问题讨论】：

标签： node.js bots botframework azure-language-understanding

【解决方案1】：

我认为您可以通过设置两个不同的对话框来做到这一点：

对话 1：

这是您上面的对话框，驱动对话的普通瀑布对话框。

对话 2：

将使用 LUIS 意图识别器使用您的 LUIS 模型创建此对话框。对话框 1 将发出提示，然后将用户传递到此对话框并解析用户输入的文本。由于您的模型已经接受过位置识别训练，因此您现在需要做的就是提取实体。

对话 2 使用 LUIS 解析位置信息并提取实体后，您将结束对话并将实体（位置）返回给对话 1，对话 1 仍将位于 Dialog Stack 上。

代码

//create intent recognizer based on LUIS model
var luisModel = "<Your LUIS Model URL>";
var recognizer = new botbuilder.LuisRecognizer(luisModel);
//create dialog handler for info to be parsed by LUIS
var dialog = new botbuilder.IntentDialog({ recognizers: [recognizer] });

//root dialog
bot.dialog("/", [
    function(session){

        //prompt user and pop LUIS intent dialog onto dialog stack
        session.send("Hello, which city are you looking in?");
        session.beginDialog("/begin_loc_parse");

    },

    //this will be resumed after our location has been extracted
    function(session, results){

        //check for extracted location
        if(results.entity){
            //got location successfully
            session.send("Got city from user: " + results.entity);

            //resume normal waterfall with location.....

        } else {
            //start over
            session.beginDialog("/");
        }
    }
]);

//LUIS intent dialog
dialog.matches("input_location", function(session, args){

    //grab location entity
    var city = botbuilder.EntityRecognizer.findEntity(args.entities, "builtin.geography.city");

    if(city){
        //pop the LUIS dialog off of the dialog stack
        //and return the extracted location back to waterfall
        session.endDialogWithResult(city);
    } else session.endDialog("Couldn't extract city entity.");

});

//called if user doesn't enter something like "I am looking in [city]"
dialog.onDefault(function(session, args){
    session.send("I'm sorry, I didn't quite catch that. In which city are you looking?");
});

因此，基本上，在根对话框中，当您提示用户输入位置，然后调用 session.beginDialog("/begin_loc_parse") 时，您将把对话传递到您的 LUIS 意图对话框。

用户在此之后输入的任何文本都将由您的 LUIS 模型进行解释。这允许您使用您的模型来识别和提取用户的位置信息。

然后，关键是使用session.endDialogWithResult()从堆栈中弹出 LUIS 对话框，并使用新提取的位置返回原始瀑布。

【讨论】：