我们正在使用谷歌对话流实现我们定制的聊天机器人。我在对话框流中创建了一些意图，如下所示。
Intent : DVR
Training Phrases :
Unable to play DVR
Unable to play Recording
Not able to list Recordings
Intent : listings
Training Phrases :
Where are my TV listings
Intent : movies
Training Phrases :
Unable to play Movies
Unable to list movies
Intent : new movies
Training Phrases :
New movies are not getting listed
Very few new movies are getting listed
How can I buy new movies on mobile app?
New Movies not displayed
Seeing blank entries on New Movies
Seeing blank titles on New Movies
对话框流中的意图顺序如上所述->DVR、列表、电影、新电影
创建的实体如下。
DVR -> DVR, Recordings, Record
Listings -> listings
Movies -> movies
New_Movies -> new movies
当我尝试下面的文本时，它们都很好。
unable to play recording -> detected intent : DVR, Entity : DVR
unable to play DVR -> detected intent : DVR, Entity : DVR
Unable to play movies -> detected intent : movies, Entity : Movies
第一个问题：当我尝试">无法播放新电影"时，检测到的意图是新电影(具有"intentDetectionConfidence"：0.81950855((实体：new_movies(。我不知道这是怎么回事，尽管我没有在"新电影"下面加上任何训练短语，比如不能玩。
Unable to play New Movies -> detected intent : new movies, Entity : New_Movies, Confidence : 0.81950855
第二个问题：如果我尝试">无法播放DVR新电影"，则未检测到"DVR"意图和"DVR"实体。它将意图检测为"新电影"，将实体检测为"new_movies"，如下所示。
Unable to play DVR New Movies -> detected intent : new movies, Entity : New_Movies, Confidence : 0.7595941
Unable to play DVR 'New Movies' -> detected intent : new movies, Entity : New_Movies, Confidence : 0.7595941
我不知道为什么对话流会这样。请任何人告诉我如何解决这些问题(为什么DVR意图未被检测到，为什么DVR实体未被检测(。
我刚才又发现了一个问题。下面是我在谷歌对话流中写的另一个意图。
Intent : Remove Device
Training Phrases :
Having issues with device removal
Unable to remove the device from registration
Unable to remove the device
Issue with Registration removal
现在我试着用文本">不能玩">它应该检测意图"DVR"，但它检测到意图"删除设备"，该设备没有任何与播放相关的训练短语
有两种类型的匹配算法用于将短语分配给特定的意图(1(。我相信这些算法都不能在您的特定情况下如预期那样工作：
-针对不同意图给出的训练短语的语法非常相似。这可能会导致模型混乱：
"无法播放DVR，无法播放电影，无法删除设备">
要解决这个问题，您应该提供各种不同的结构，例如"无法、不能玩、不允许、不可用"。
-如(1(所述，准确的ML匹配需要大量的训练短语示例。否则，该模型将不会针对您的特定用例进行微调，并且会混淆一些短语，尽管对人类来说可能看起来很简单，但它们有点相似：
"列表录制、电视节目表、列表电影、新电影正在获取列出">
计算机理解语言的方式与人类不同。通常，模型是为一般目标而训练的，因此，你提供的训练示例越多，它们就越能适应特定的用例。
最后，还有一个关于您所描述的Dialogflow代理的问题。考虑到意图相当相似，某些意图可能会为某些短语获得几乎相同的置信度分数。当这种情况发生时，将以最高分数为准(例如0.76比0.74(。这可以通过配置意图优先级(2(来部分解决。
关于你上面描述的三个问题：
-1st:即使你没有把"无法"放在这个意图中，它也是唯一具有实体"新电影"的意图。然而，请记住，实体"新电影"包含实体"电影"，在许多情况下，这两个意图会混淆。
-第二：这个短语包含三个不同意图的实体"新电影"、"电影"one_answers"DVR"。也许所有这些意图都会得到超过阈值的分数，但只有最高的一个占上风。因此，这并不是说DVR的意图没有被检测到，只是"新电影"的意图可能会得到稍高的分数。
-3d:"Unable to play"(无法播放(不会向代理提供足够的信息来确定要触发的意图。考虑到你有"无法播放电影"的训练短语，它甚至可能被检测为"电影"。"cannot play"中不存在任何实体，并且有多个意图与语法结构"cannot"匹配。
总而言之，你们的意图太相似了，训练短语也太少了。请记住，其中一些例子即使对人类来说也很难分类("不会玩"(。
祝你今天愉快！