我遵循了Justina Petraityte提供的weather rasa chatbot，您可以找到GitHub存储库here。但是我的聊天机器人从未意识到我要提供给他的意图，这必须是位置，并且我不知道如何处理这种情况，只要它在调用天气API时会产生错误，因此是空的。
例如，我试图询问意大利的天气，但是如您所见here。即使在data.json中，它也不会将意大利视为意图。
例如 ：
Image where we can see an example where he doesn't recognizes the intent
因此，无法识别意图时该怎么办？我们是否应该将其保存到stories.md？
域文件内容：
action_factory: null
action_names:
- utter_greet
- utter_goodbye
- utter_ask_location
- action_weather
actions:
- utter_greet
- utter_goodbye
- utter_ask_location
- actions.ActionWeather
config:
store_entities_as_slots: true
entities:
- location
intents:
- greet
- goodbye
- inform
slots:
location:
initial_value: null
type: rasa_core.slots.TextSlot
templates:
utter_ask_location:
- text: In what location?
utter_goodbye:
- text: Talk to you later.
- text: Bye bye :(
utter_greet:
- text: Hello! How can I help?
topics: []
Rasa Core版本：
(MoodbotEnv) mike@mike-thinks:~/Programing/Rasa_tutorial/moodbot4$ pip list :
...
rasa-core (0.9.0a3)
rasa-nlu (0.12.3)
Python版本：
(MoodbotEnv) mike@mike-thinks:~/Programing/Rasa_tutorial/moodbot4$ python -V
Python 3.5.2
操作系统 ：
Linux 16.04
最佳答案
每个意图至少要有2-10个示例
您拥有的培训示例越多越好。
我建议针对每个意图使用Tensorflow，Spacy，CRF后端组合和5-10个示例，对我来说效果非常好！
将此用作您的config.yml
pipeline:
- name: "intent_featurizer_count_vectors"
- name: "intent_classifier_tensorflow_embedding"
batch_size: 64
epochs: 1500
- name: "nlp_spacy"
- name: "tokenizer_spacy"
- name: "ner_crf"
这是一个指南，指导您如何构建以前的版本，完成测试后，需要更改配置文件以切换到TF后端。
遵循这本烹饪书，使用RASA NLU使用python构建内部聊天机器人：
Step by step (cookbook) to build your chatbot
关于python - 如果Rasa无法识别意图，该怎么办？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50465699/