我正在建立沃森对话服务，我想知道不同的沃森对话和自然语言理解服务。
我认为沃森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了意图和实体。
如果我只使用意图和实体进行对话，我是否需要将自然语言理解绑定到对话服务上？
？谢谢。
对话服务与NLU分开。谈话是关于在您自己的域中建立聊天机器人。意图/实体只是您对其进行训练的内容，而对话框只是对话中的功能，而不是NLU。
nlu是一项验证的服务，可以返回有关文本的各种信息，但对响应没有任何作用，并且会给您带来验证的内容。开箱即用，您无法更改此问题。您可以使用Watson知识工作室之类的产品来培训自定义注释者，但是NLU本身知道它知道的，这就是它。
无需结合这些，但这是可能的。根据您试图解决的问题，将有助于指导您要使用的。如果您想了解有关非结构化文本的数据，而无需真正的培训时间，则NLU适合您。如果您想开发聊天机器人来帮助您的用户遇到一些问题，那么对话适合您。
如果您想构建有关通用事物的聊天机器人，或者您需要诸如人们的名字之类的东西，在世界范围内提取位置等，并做出相应的回应，则可以使用NLU来提取元数据，然后将其传递给对话并结合您的自定义意图/实体/对话框进行更强大的对话。
从我的方式理解这个问题的方式中，我预先说，您知道沃森对话和自然语言分类器(NLC(是IBM Watson提供的两种不同的服务。
沃森对话基本上将帮助您构建聊天机器人或机器人(对文本或反之亦然(。此聊天机器人以不同的方式帮助用户。假设用户是否向聊天机器人提出问题，聊天机器人将相应地回答(这取决于您如何设计对话框/或回答(。
问题1：您的名字是什么？
答案1：我是沃森。
而不是错误地提出问题。
错误的问题： wat是您的名字？
答案仍然是：我是沃森。
为了使用沃森对话构建聊天机器人，您需要确保对意图，实体和最重要的对话框有正确的理解(对话框可以帮助您设计对话的流程(。如果您知道这三个部分，那么您可以进行沃森对话。如果您保持隔离，NLC和Watson对话之间没有联系。*也就是说，沃森对话本身具有自然的语言理解，即使问题是不完整的，语法上不正确的，错误的单词等，它也可以在哪里找出问题。*
简而言之，您无需绑定任何(自然语言(即可开始工作。只需专注于提供的3个(意图，实体，＆amp; Dialog(部分，您就可以了。