Сохранение пользовательского ввода в приложении чат-бота
Приложения чат-ботов требуют ввода данных, запрашиваемых пользователем, для интерпретации и сохранения для использования и анализа. Обычно вводятся предложения. Чат-бот извлечет информацию из этих предложений, выполнит понимание естественного языка и подготовит ответ, который будет отправлен обратно пользователю. Приложению необходимо сохранить эту извлеченную информацию в базе данных для использования в будущем. Чат-бот разбивает введенный текст на части и создает структуру данных, удобную для хранения и передачи в базе данных.
Эта тема подробно рассматривается в статье Обработка естественного языка с помощью Python и spaCy Юлия Васильева. Если вы заинтересованы в изучении обработки естественного языка и действительно хотите использовать ее на производственном уровне, это отличный ресурс.
Неструктурированные предложения в структурированные данные
Структурированные данные организованы с использованием предопределенной схемы данных в отформатированном репозитории. Проблема в том, что чат-боты, вводимые на естественном языке от пользователей, по своей природе неструктурированы. У него нет предопределенной организационной схемы. Для того, чтобы его можно было вставить, потребуется предварительная обработка.
Получение данных из этих предложений может зависеть от варианта использования. Если чат-бот создан специально для определенной цели, вы можете преобразовать входные данные в указанную структуру, а затем вставить их. Однако это сделает вашего чат-бота очень привязанным к определенным вариантам использования и вызовет трудности, когда вы захотите расширить варианты использования. .
Такие инструменты, как spaCy, раскрывают внутреннюю структуру текста, помечая каждый токен в предложении лингвистическими аннотациями. Они носят общий характер, поэтому данные структурированы гораздо более общим образом. Такая предварительная обработка позволяет группе специалистов по анализу данных извлекать элементы, проверяя метки синтаксических зависимостей текста.
Возьмем пример чат-бота для сети пиццерий.
Чат-бот может распознавать и извлекать необходимые элементы из высказывания пользователя, полагаясь на метки синтаксической зависимости, которые spaCy назначает каждому токену, когда вы применяете к нему конвейер обработки текста.
Извлечение данных в форматы хранения
JSON - один из наиболее распространенных форматов обмена данными, который можно здесь использовать. Данные из предыдущего примера можно использовать в формате JSON и сохранить как объект JSON.
Для того же примера, приведенного выше, можно создать следующий JSON,
{"product": "pizza", "type": "margarita", "qty": 1}
Помимо основных значений, таких как строки и числа, JSON также поддерживает сложные значения, такие как массивы и другие объекты JSON. Формат JSON упрощает процесс создания структуры данных для базы данных в сценарии Python, который команда хочет использовать. Это может быть отправлено между приложениями с использованием формата или может быть легко сохранено в базе данных.
Заключение
В приложении чат-бота пользователь отправляет запрос чат-боту в виде обычной структуры предложения. Чат-бот может использовать NLU, чтобы понимать намерения пользователей, и может обрабатывать информацию, а также хранить ее в структурированном виде с помощью JSON. Данные JSON можно легко анализировать среди других приложений и легко сохранять в базе данных. Его можно использовать в будущем для дальнейшего анализа, а также для понимания реакции чат-бота в различных сценариях.
Заинтересованы в изучении науки о данных?
Подпишитесь на нашу новостную рассылку Acing AI, если вам интересно:
