Maitiro ekuvhura iyo NLU Faira

Kubviswa uye kunzwisisa kweruzivo rwuri mumafaira emutauro wechisikigo (NLU) rave basa rakakosha mumunda yehungwaru hwekugadzira uye kugadzirwa kwemutauro wechisikigo. Kana iwe uri mugadziri kana muongorori anofarira mundima iyi, zvakakosha kuti udzidze kuvhura faira reNLU nenzira kwayo. Muchikamu chino, tichaongorora pfungwa dzakakosha uye matanho anodiwa kuti uvhure faira reNLU, tichikupa ruzivo rwehunyanzvi hunodiwa kuita basa iri. zvinobudirira.

1. Nhanganyaya kumafaira eNLU: Ndeapi uye anoshandiswa chii?

Mafaira eNLU, kana Kunzwisisa Mutauro Wechisikigo, chikamu chakakosha chemaitiro ekugadzira mutauro wechisikigo. Aya mafaira ane ruzivo nemitemo inobvumira muchina kuti unzwisise uye ugadzirise mutauro wevanhu zvakanyanya.

Izvo mafaera eNLU anoshandiswa pakuvandudza application akafaranuka. Pakati pezvikumbiro zvikuru ndezvi:

1. Kugadzira Chatbot. NLU mafaera akakosha pakuvandudza chatbot sezvo achibvumira sisitimu kuti inzwisise uye kupindura nenzira kwayo kumibvunzo yemushandisi nemirairo.

2. Vabatsiri vepaindaneti. Panyaya yevabatsiri vechokwadi seSiri kana Mubatsiri weGoogle, NLU mafaera anoshandiswa kududzira mirairo yemushandisi uye zvikumbiro, uye kupa mhinduro dzakasarudzika uye dzakakodzera.

3. Kuongorora manzwiro. NLU mafaera anobatsirawo pakuongorora manzwiro pasocial media kana kuti mashoko emushandisi, achibvumira kuti ruzivo ruwanikwe pamusoro pezvakanaka kana kuti zvakaipa zvechinyorwa.

Muchidimbu, mafaera eNLU akakosha mukugadzira mashandisirwo emutauro wechisikigo sezvo achibvumira michina kunzwisisa nekugadzirisa mutauro wevanhu. zvinobudirira. Kushandiswa kwaro kunobva pakugadzirwa kwechatbots uye chaiwo vabatsiri kusvika pakuongorora manzwiro mune zvinyorwa. Nekufambira mberi kwehunyanzvi uye kudzidza muchina, mafaera eNLU ari kuwedzera kuve akarurama uye anobudirira mukududzira kwavo mutauro wevanhu.

2. NLU Files Types: Kuongorora Kunyanya Kuwedzerwa uye Mafomati

Kune marudzi akasiyana emafaira eNLU anoshandiswa pakugadzirisa mutauro wechisikigo. Aya mafaira ane data uye modhi inobvumira kuchengetedza masisitimu ungwaru hwekugadzira kunzwisisa nekugadzirisa mutauro wevanhu nemazvo uye nemazvo. Pazasi isu tichakurukura mamwe akajairika ekuwedzera uye mafomati anoshandiswa mumunda weNLU.

Imwe yeanonyanya kushandiswa ekuwedzera ndeye .json, iyo inobvumidza iwe kuchengetedza data rakarongeka muJSON (JavaScript Object Notation) fomati. Iyi fomati inoshandiswa zvakanyanya nekuda kwekureruka kwayo uye nyore kuverenga nekunyora. .json mafaira ane ruzivo mumhando ye-key-value pairs, zvichiita kuti zvive zvakanaka pakuchengeta zvinangwa, masangano, uye mienzaniso yekudzidzira yemuenzaniso weNLU.

Imwe fomati inowanzoshandiswa ndeye .md (Markdown), iyo inokubvumira kuti ugadzire zviri nyore uye kugadzirisa zvinyorwa zvakarongwa. Iyi fomati inonyanya kubatsira pakugadzira NLU kudzidzisa mafaera, sezvo ichikutendera iwe kuwedzera kusimbisa kune mamwe mazwi kana mitsara uchishandisa masitayipi akadai. rudzi rwakasimba kana kuti _tits_. .md mafaira anotsigirawo kugadzirwa kwezvinyorwa zvisingaverengeki, zvichiita kuti zvive nyore kuronga mienzaniso yekudzidzisa uye kuronga data muzvikamu.

3. Pre-configuration: Zvinodiwa uye zvishandiso zvinodiwa kuti uzarure faira yeNLU

Usati wavhura faira reNLU, zvakakosha kuti uve nechokwadi chekuti une zvinodiwa uye maturusi ekuita pre-configuration nemazvo. Pazasi pane matanho ekutevera:

1. Isa Python uye pip: Ita shuwa kuti une Python yakaiswa pane yako system. Unogona kutarisa kana watove nayo yakaiswa nekuvhura mutsara wekuraira uye kunyora "python -version". Kana iwe usina iyo yakaiswa, unogona kudhawunirodha yazvino vhezheni yePython kubva kune yepamutemo saiti. Pamwe chete nePython, iwe zvakare uchafanirwa kuisa pip, inova Python's package maneja.

2. Isa Rasa: Rasa seti yeakavhurika sosi maturusi ayo anobvumidza iwe kushanda nemutauro wechisikigo (NLU) mafaera. Kuisa Rasa uye zvikamu zvayo, unogona kumhanyisa murairo unotevera pamutsetse wemirairo: "pip install rasa". Izvi zvinoisa zvese zvinoenderana nezvinodiwa kuti ushande neNLU mafaera.

3. Gadzira NLU faira: Paunenge uchinge wamisa zvese, unogona kugadzira yako NLU faira. Iwe unogona kushandisa chero mavara edhizaini kuigadzira. Ita shuwa kuti unotevera iyo yakakodzera fomati uye chimiro cheNLU faira. Iwe unogona kuwana mienzaniso uye tutorials mune zviri pamutemo Rasa zvinyorwa kuti zvikutungamirire iwe kuburikidza nekugadzira faira maitiro.

4. Nhanho neNhanho: Maitiro ekuvhura faira reNLU muNzvimbo Yekuvandudza Kwakanaka

Kuti uvhure faira reNLU munzvimbo yakakodzera yekusimudzira, tevera matanho aya:

1. Sarudza yakakodzera budiriro nharaunda: Zvichienderana nemutauro wepurogiramu yauri kushandisa, sarudza chikuva chinotsigira faira reNLU. Mimwe mienzaniso yakajairika inosanganisira Python, Java, uye Node.js. Ita shuwa kuti une chaiyo budiriro nharaunda yakaiswa pane yako system.

• Kana uri kushandisa Python, unogona kushandisa zvishandiso seAnaconda kana PyCharm.
• Kana iwe uchida Java, Eclipse kana IntelliJ IDEA isarudzo dzakakurumbira.
• Kana uri kushandisa Node.js, Kodhi yeVisual Studio kana WebStorm inogona kubatsira.

2. Vhura nzvimbo yekusimudzira: Tanga iyo yakasarudzwa budiriro nharaunda uye ita shuwa kuti une yakakodzera purojekiti yakavhurika. Izvi zvinogona kusanganisira kugadzira purojekiti nyowani kana kuvhura iripo ine iyo NLU faira yaunoda kugadzirisa.

3. Tsvaga iyo NLU faira: Tsvaga iyo NLU faira mune yako purojekiti folda chimiro. Iwe unogona kushandisa basa rekutsvaga mukati menzvimbo yekusimudzira kana kufamba nemaoko kunzvimbo yefaira. Ita shuwa kuti waverenga nekunyora mvumo yefaira.

5. Kuongorora zviri mukati meNLU faira: Mamiriro uye zvinhu zvinokosha

Muchikamu chino, tichaongorora zvakadzama chimiro uye zvakakosha zvinhu kubva pafaira NLU (Kunzwisisa Mutauro Wechisikigo).

Iyo NLU faira chinhu chakakosha mukugadzirisa mutauro wechisikigo, sezvo iine ruzivo rwakakosha nezvekunzwisisa nekugadzirisa mutauro wevanhu. Mamiriro efaira reNLU anogona kusiyana zvichienderana nepuratifomu kana chimiro chatiri kushandisa, asi kazhinji chine akati wandei akakosha zvinhu.

Chimwe chezvinhu zvinonyanya kukosha muNLU faira ndeye seti yekudzidzisa mienzaniso kana mitsara. Iyi mienzaniso inomiririra nzira dzakasiyana idzo vashandisi vanogona kuratidza chimwe chinangwa kana kuita chimwe chiitiko. Muenzaniso wega wega unoumbwa nemutsara kana mutsara uye chinangwa chakabatana. Izvo zvakakosha kuti ubatanidze yakasiyana-siyana yemienzaniso kuve nechokwadi chekuti modhi yemutauro inogona kunyatsonzwisisa nzira dzakasiyana dzekutaura kwemushandisi. Mamwe maitiro akanakisa ekugadzira mienzaniso anosanganisira kushandisa masinonimi, magadzirirwo emamiriro ezvinhu, uye anomiririra zvikanganiso zvakajairika.

Chimwe chinhu chakakosha muNLU faira masangano. Masangano zvidimbu zveruzivo mukati memutsara zvinoenderana nekunzwisisa chinangwa chemushandisi. Semuyenzaniso, kana tiri kuvaka mubatsiri anoona nezvekufamba nendege, masangano anogona kunge ari mabviro eguta, guta rekuenda, zuva rekusimuka, uye nhamba yevafambi. Izvo zvakakosha kutsanangura nemazvo uye kunyora masangano muNLU faira kuitira kuti modhi inyatso kuburitsa ruzivo rwakakodzera panguva yekugadzira mutauro.

6. Maitiro Epamusoro: NLU File Manipulation uye Editing

Muchikamu chino, tichaongorora mamwe matekiniki epamusoro ekugadzirisa nekugadzirisa mafaera eNLU. Aya matekiniki achakubvumidza kuti ugadzirise uye uvandudze mamodheru emutauro wako chaiwo, zvichikupa kutonga kukuru pamusoro pekudyidzana nevashandisi vako.

Imwe yedzakanyanya kushanda nzira dzekushandisa nekugadzirisa mafaera eNLU ndeyekushandisa hunyanzvi maturusi. Chimwe chakadaro chishandiso chepamusoro ndeye Rasa NLU package, inopa iri nyore kushandisa API kunyatso kudzidzisa uye kuongorora NLU modhi. Iwe unozodzidza kushandisa chishandiso chine simba ichi kugadzirisa nekuvandudza mafaira ako NLU dziripo.

Pamusoro pezvishandiso, isu tichagovanawo mazano nemazano kukwenenzvera yako NLU modhi. Izvi zvinosanganisira kuona uye kubvisa masangano asina basa, kuvandudza kurongwa kwechinangwa, uye kunyatsogadzirisa miganhu yekuvimba. Nekutevera matipi aya, unogona kuwedzera kurongeka uye kuita kwemhando yako yemutauro wechisikigo.

7. Troubleshooting: Maitiro ekugadzirisa zvikanganiso uye matambudziko ekuvhura iyo NLU faira

NLU (Natural Language Kunzwisisa) mafaira anoshandiswa kudzidzisa mamodheru emitauro mumashandisirwo emutauro wechisikigo. Nekudaro, dzimwe nguva unogona kusangana nekukanganisa kana matambudziko pakuvhura iyo NLU faira. Pazasi pane zvakadzama nhanho nhanho Maitiro ekugadzirisa dambudziko iri:

1. Tarisa nzvimbo uye zita refaira: Ita shuwa kuti NLU faira iri panzvimbo chaiyo uye kuti zita refaira rakarurama. Kana iwe uchangobva kutamisa faira, nzira inogona kunge yachinja kana faira rinogona kunge rakadzimwa. Iva nechokwadi chekuti uri kushandisa iyo yekuwedzera faira.
2. Tarisa chimiro chefaira: Ita shuwa kuti NLU faira iri mufomati chaiyo. Inogona kukuvara kana kusasangana nezvinodiwa. Tarisa kuti faira haina chinhu uye kuti ine chaiyo data chimiro.
3. Shandisa maturusi ekugadzirisa matambudziko: Kana iwe usina chokwadi chekuti dambudziko nderei neiyo NLU faira, unogona kushandisa debugging maturusi kuiongorora. Zvishandiso izvi zvinogona kukubatsira kuwana zvikanganiso zvinogona kuitika kana matambudziko mufaira re syntax. Iwe unogona zvakare kutsvaga zvinyorwa zvepamhepo kana tutorials kuti ikutungamirire mumatambudziko chaiwo.

Nekutevera matanho aya, iwe unofanirwa kukwanisa kugadzirisa akawanda ezvikanganiso uye matambudziko aungasangana nawo pakuvhura iyo NLU faira. Gara uchiyeuka kutarisa nzvimbo yefaira uye fomati, uye shandisa maturusi ekugadzirisa kana zvichidikanwa. Kana nyaya ikaramba iripo, tsvaga zvimwe zvekushandisa uye bvunza nharaunda yevagadziri kuti uwane imwe mhinduro.

8. Maitiro Akanakisisa: Mazano eKugadzirisa Kuzarura NLU Files munguva chaiyo

Kukwenenzvera kuvhurwa kwemafaira eNLU munguva chaiyo, zvakakosha kutevera mamwe maitiro akanaka. Mazano aya Ivo vachakubatsira iwe kuvandudza kugona kwekuita kwako uye kuwedzera mhedzisiro. Heano mamwe mazano:

1. Deredza saizi yemafaira eNLU: Kuderedza saizi yemafaira eNLU kunogona kuvandudza zvakanyanya-chaiyo-nguva kuita. Bvisa chero ruzivo rusina basa kana rusina basa uye chengeta chete masangano akakodzera uye meseji. Zvakare, ive shuwa kuti unoshandisa inoshanda faira fomati, senge binary fomati. Izvi zvinoderedza kurodha nguva uye nekukurumidza kugadzirisa.

2. Shandisa maitiro ekumanikidza: Kudzvanya inzira yakanaka yekugonesa kuvhurwa kweNLU mafaera munguva chaiyo. Inoshandisa compression algorithms seGZIP kana ZIP kuderedza saizi yefaira uye kuderedza nguva yekufambisa. Iwe unogona zvakare kufunga nezve chaiyo-nguva compression, iyo inobvumira mafaera kuti adzvinyirirwe uye kuderedzwa paanenge achigadziriswa, izvo zvinogona kuwedzera kuvandudza kukurumidza uye kushanda nesimba.

3. Shandisa caching: Caching inzira inoshanda yekumhanyisa NLU faira kuvhura mashandiro munguva chaiyo. Cache inonyanya kushandiswa mafaera eNLU kana kugara uchiverenga mafaera kuti udzivise kukosha kwekudzokorora kuvhura kubva kudhisiki. Izvi zvinoderedza zvakanyanya nguva dzekuwana uye inovandudza yakazara system yekupindura kumhanya.

9. Zvishandiso uye Zvishandiso: Zvishandiso Zvinobatsira zveNLU File Management

Kune akawanda maturusi uye maturusi anobatsira zvakanyanya kubata NLU mafaera. Zvishandiso izvi zvinogona kubatsira mukugadzira, kutonga nekuvandudza magadzirirwo emutauro wechisikigo. Pazasi pane zvimwe zvezvishandiso zvinonyanya kukosha:

1. SpaCy: Nzvimbo yakakura iraibhurari yakavhurwa sosi yemutauro wechisikigo inopa huwandu hwakawanda hwekushanda. Ichi chishandiso chinogonesa kugadziridzwa kwemavara kwakanaka, kusanganisira kupatsanura uye kupihwa zita rekuzivikanwa. SpaCy inopawo pre-yakadzidziswa modhi inogona kushandiswa kumapurojekiti eNLU.

2. Rasa: Rasa isutu yechatbot uye chaiwo mubatsiri ekuvandudza maturusi ayo anosanganisira yakavhurika sosi yemutauro wekare processor. Rasa NLU chimwe chezvakakosha zveRasa uye chinoshandiswa kudzidzisa echisikigo magadzirirwo emitauro. Ichi chishandiso chinobvumira kudhirowa kwechimwe uye kuronga kwechinangwa, izvo zvakakosha mumapurojekiti eNLU.

3. NLTK: NLTK iraibhurari yePython yekugadzirisa zvinyorwa uye kuongorora mitauro. Inopa maturusi akasiyana siyana uye zviwanikwa zvekugadzirisa mutauro wechisikigo, senge tokenizers, taggers, uye parsers. NLTK inosanganisirawo akawanda mameseji corpora ayo anobatsira pakudzidzisa uye kuongorora maNLU modhi.

Aya maturusi uye zvishandiso ingori mishoma mienzaniso yesarudzo dziripo dzekugadzirisa mafaera eNLU. Imwe neimwe ine hunhu hwayo uye mashandiro ayo, saka zvinokurudzirwa kuti uongorore izvo chaizvo zvinodiwa zvepurojekiti yega yega usati wasarudza chimwe chishandiso. Nekushandiswa kwakakodzera kwezvishandiso izvi, zvinokwanisika kuvandudza zvakanyanya kushanda uye kurongeka kwemasikirwo emhando dzekugadzirisa mutauro.

10. Kukosha kwemafaira eNLU mumutauro wechisikigo

NLU (Natural Language Kunzwisisa) mafaera anoita basa rakakosha mukugadziriswa kwemutauro wechisikigo (NLP) nekubvumira michina kunzwisisa nekugadzirisa mutauro wevanhu. nzira inoshanda. Aya mafaera ane ruzivo rwakakosha senge modhi yemitauro, mitemo yegirama, rondedzero yemasangano, uye seti yedata yekudzidzisa, iyo inobatsira NLP maapplication kunzwisisa uye kupindura nenzira kwayo kumirairo kana mibvunzo inoitwa nevashandisi.

Chimwe chezvinhu zvinonyanya kukosha zveNLU mafaera kugona kwavo kudzidzisa modhi yemuchina inobvumira michina kunyatsoona uye kurongedza zvinangwa uye masangano mumutauro wevanhu. Kuburikidza neanotariswa uye asina kutariswa algorithms ekudzidza, mamodheru aya anogona kudzidza kuziva mapatani uye mubatanidzwa muzvinyorwa, zvichikonzera kunyatsojeka uye kugona mukunzwisisa mutauro.

Pamusoro pezvo, mafaera eNLU anopa nzira yakarongeka yekugadzirisa dhata rekudzidzisa uye mitemo yegirama inodiwa kuita syntactic uye semantic ongororo yemitsara. Nekushandisa maturusi akadai seRasa, Dialogflow kana Microsoft LUIS, zvinogoneka kugadzira mafaera eNLU ane syntax chaiyo uye kuita mutauro wechisikigo kugadzirisa zvakanyanya. Zvishandiso izvi zvinopa sarudzo dzekutsanangura zvinodikanwa zvinovavarirwa, masangano, masinonimi, uye mapatani emitauro, zvichiita kuti zvive nyore kugadzira nekuchengetedza mafaira eNLU emhando yepamusoro.

11. Shandisa zviitiko: Mienzaniso yemamiriro ezvinhu apo kuzarura faira yeNLU inokosha

Kuvhura faira reNLU kwakakosha mumamiriro akasiyana. Heano mimwe mienzaniso yemakesi ekushandisa apo kuvhura faira reNLU kunokosha:

1. Kugadzira uye kumisikidzwa kwechatbots: Paunenge uchigadzira chatbot, zvakakosha kuti uwane iyo NLU faira kutsanangura uye kugadzirisa zvinangwa uye masangano. Izvi zvakakosha zvinhu zvinobvumira iyo chatbot kuti inzwisise uye ipindure zvakakodzera kune mushandisi kupinza. Nekuvhura iyo NLU faira, zvinodikanwa zvigadziriso uye zvigadziriso zvinogona kuitwa kuvandudza iko kurongeka kwechatbot.

2. Kuongorora kwekuita nekuvandudzwa: Nekuvhura faira reNLU, vagadziri uye nyanzvi dzeAI vanogona kuongorora uye kuongorora mashandiro emuenzaniso. Izvi zvinosanganisira kuongorora akakosha metrics akadai seNLU modhi kurongeka uye kufukidzwa. Kubva pane iyi data, nzvimbo dzekuvandudza dzinogona kutariswa uye sarudzo dzinoitwa kuti dziwedzere kuita kweiyo NLU modhi.

3. Chatbot Customization: Nekuvhura faira reNLU, vashandisi vanogona kugadzirisa maitiro echatbot kune zvavanoda. Izvi zvinosanganisira kugadzirisa zvinangwa uye masangano aripo, kuwedzera masangano matsva, kana kudzidzisa chatbot kuti inzwisise mazwi chaiwo kana mitsara. Iko kugona kuvhura uye kugadzirisa iyo NLU faira inopa kuchinjika uye kutonga pamusoro pekuti iyo chatbot inodyidzana sei nevashandisi.

12. Kuwedzera zvinobvira: Kubatanidzwa kwemafaira eNLU mune zvekunze zvikumbiro uye mapuratifomu.

Kubatanidza mafaera eNLU mune ekunze maapplication uye mapuratifomu anowedzera zvakanyanya mikana yekushandiswa uye inovandudza hunyanzvi mukugadzirisa mutauro wechisikigo. Pazasi pane nhanho-ne-nhanho ruzivo rwekugadzirisa dambudziko iri zvinobudirira:

1. Sarudza chikuva kana chekunze chikumbiro chaunoda kubatanidza mafaira eNLU mukati. Ita shuwa kuti chikuva chinotsigira mutauro wechirongwa uye maturusi anodiwa kushanda nemafaira eNLU.

2. Ziva mafaera eNLU aunoda kubatanidza uye ita shuwa kuti unonzwisisa chimiro chavo uye zvirimo. Mafaira eNLU anowanzo mumafomu akadai seJSON kana YAML uye ane ruzivo nezvezvinovavarirwa, masangano, uye mhinduro dzine chekuita nemhando yemutauro chaiwo.

3. Shandisa zvishandiso zviripo uye maraibhurari kutakura uye kugadzirisa mafaira eNLU papuratifomu yako kana yekunze application. Zvichienderana nepuratifomu, panogona kunge paine chaiwo maraibhurari ekurodha uye nekupatsanura mafaera eNLU, kana ungangoda kunyora tsika kodhi kuti uite mabasa aya.

Paunenge uchinge wanyatso batanidza mafaera eNLU mupuratifomu yako kana yekunze application, unogona kutora mukana wakazara wesimba rekugadziriswa kwemutauro wechisikigo. Izvi zvinogonesa mabasa akadai sekuongorora zvinyorwa, kuronga kwevavariro, uye kudhirowa kwechinhu munguva chaiyo. Rangarira kutarisa zvinyorwa zviri pamutemo uye tsvaga mienzaniso yekodhi kuti uve nechokwadi chekuitwa kwakabudirira. Nekubatanidzwa kwemafaira eNLU, chikuva chako kana chishandiso chinova chishandiso chine simba uye chinogoneka chekugadzirisa mutauro wechisikigo.

13. Ramangwana reNLU Files: Maitiro uye Kufambira mberi muMunda weKugadzirisa Mutauro Wechisikigo

Munda wekugadzirwa kwemutauro wechisikigo (NLU) unogara uchishanduka uye unopa akati wandei maitiro uye kufambira mberi kunozogadzira ramangwana rayo. Aya maitiro anofambiswa nekudiwa kwekunzwisisa nekugadzirisa mutauro wevanhu nemazvo uye nemazvo, ayo ane mashandisirwo munzvimbo dzakaita sehungwaru hwekugadzira, vabatsiri vechokwadi uye kududzira muchina.

Imwe yeanonyanya kuzivikanwa maitiro mumunda weNLU kukudziridzwa kwemitauro yemitauro kunobva pakudzidza kwakadzama. Aya mamodheru anoshandisa neural network kuongorora uye kunzwisisa mamiriro uye chimiro chemutauro wevanhu nemazvo. Uyezve, kushandiswa kwemaitiro ekugadzirisa mutauro wechisikigo kune mavhoriyamu makuru e data kwakabvumira kufambira mberi mukuzivikanwa kwemavara otomatiki uye chizvarwa, pamwe nekuona manzwiro uye manzwiro mumutauro.

Imwe nzira yakakosha ndeye kushandiswa kwemaitiro anoenderana nekudyidzana kwevanhu-kombuta. Izvi zvinosanganisira kugadzira maNLU masisitimu anogona kunzwisisa uye kupindura mibvunzo yemushandisi nemirairo mumutauro wechisikigo. Kuti uite izvi, matekiniki akadai sekugadziriswa kwenhaurirano ari kuitwa, ayo anobvumira michina kududzira uye kuburitsa mhinduro dzinoenderana munguva chaiyo. Uyezve, kufambira mberi mumunda wekugadzirisa kutaura uye kucherechedzwa kwekutaura kuri kufambisawo kuvandudzwa kwemamwe anodyidzana uye anoshanda maNLU masisitimu.

14. Mhedziso: Pfupiso yezvinyorwa zvakakosha zvekuvhura mafaira eNLU zvinobudirira

Mukupedzisa, kuvhura mafaera eNLU zvinobudirira kunoda kutevedzera mamwe mapoinzi akakosha ayo anovimbisa kubudirira mukuita uku. Mazano akanyanya kukosha ekuchengeta mupfungwa anopfupikiswa pazasi:

1. Shandisa chirongwa chakakodzera chepurogiramu: Kuti uvhure mafaira eNLU, zvakakosha kuti tive nenharaunda yekusimudzira yakabatanidzwa (IDE) inotsigira mutauro wepurogiramu umo mafaira akati akanyorwa. Dzimwe sarudzo dzakakurumbira dzinosanganisira Visual Kodhi yeStudio, PyCharm uye Atomu. Zvishandiso izvi zvinopa mashandiro epamberi, senge syntax inoratidzira, kodhi autocompletion, uye debugging, izvo zvinoita kuti basa rako rive nyore.

2. Ziva maitiro eNLU mafaira: Usati wavhura faira yeNLU, zvakakosha kuti unzwisise maitiro ayo uye syntax. Aya mafaera anowanzo kunyorwa mune chaiwo mafomati, senge JSON kana YAML. Iva nechokwadi chekuverenga magwaro akakodzera kuti unzwisise kuti data rakarongeka sei mufaira uye kuti ungaiwana sei nemazvo.

3. Ita bvunzo nekugadzirisa: Kana wangovhura faira reNLU, zvinokurudzirwa kuita ongororo yakakura kuti uone kushanda kwayo. Izvi zvinosanganisira kuyedza mamiriro akasiyana uye kuve nechokwadi chekuti faira rinopindura nemazvo kune yega yega. Zvakare, kana ukasangana nezvikanganiso, shandisa maturusi ekugadzirisa anowanikwa muIDE yako kuona nekugadzirisa dambudziko nemazvo.

Rangarira kuti kuvhura mafaera eNLU zvinobudirira kunosanganisira kutevedzera zvakarongeka uye maitiro. Shandisa maturusi akakodzera, jairana nemafomati, uye ita bvunzo dzakasimba kuti uve nechokwadi chekubudirira. Iye zvino wagadzirira kuvhura mafaera eNLU nechivimbo uye kuwana zvakanyanya kubva pane zviri mukati!

Muchidimbu, kuvhura uye kushanda nemafaira eNLU ibasa riri nyore asi rakakosha kune chero purojekiti yemutauro wechisikigo. Kuburikidza nekushandiswa kwemaraibhurari uye zvishandiso seSpaCy, NLTK nevamwe, zvinokwanisika kuwana yakakosha data semantic uye kushandisa nzira dzekuongorora mutauro. Sezvataona, mafaera eNLU ane ruzivo rwakakosha nezve masangano, zvinangwa uye tag, izvo zvakakosha pakuvandudzwa kwechatbot masisitimu, chaiwo vabatsiri uye mamwe maapplication anoenderana neakasikwa mutauro kugadzirisa.

Pakuvhura faira reNLU, zvakakosha kuti utarise chimiro chefomati yairi, ingave JSON, YAML, kana chero imwe. Pamusoro pezvo, zvakakosha kuti unzwisise chimiro uye makiyi masimi mukati mefaira kuti uwane zvakanyanya data riri mukati maro.

Kana iyo faira yavhurwa, tinogona kuwana zvikamu zvakasiyana uye kubvisa ruzivo rwakakosha. Izvo zvakakosha kuyeuka kuti mafaera aya ane data inonzwisisika uye yakavanzika, saka zvakakosha kutevedzera yakanaka kuchengetedza maitiro kana uchiabata.

Mukupedzisa, kugona hunyanzvi hwekuvhura nekushanda nemafaira eNLU kwakakosha kune chero nyanzvi kana mugadziri anofarira kugadzirwa kwemutauro wechisikigo. Nekunzwisisa magadzirirwo emafaira aya uye kushandisa maturusi akakodzera, tinokwanisa kutora ruzivo rwakakosha uye kuvaka masisitimu akangwara uye anoshanda anoenderana nekunzwisisa uye kugadzirwa kwemutauro wevanhu.