옵션 알렉사 성취 식별 의도를 변경

Question

나의 이해는 아마존이 제공하지 않습니다 아직 ASK이다 :

• 원시 사용자 입력
• 하는 API입니다 동적으로 에 의도 대체를위한 옵션 알렉사가 더 좋은 수있는 가능한 옵션을 추가하십시오 는 의도를 고르도록 통보 받았습니다.

중요한 기능에 대해 알고 싶지 않습니까? 구글에

작업 W/Dialogflow는 다음과 같은 기능을 제공합니다 분석을위한

• 원료 사용자 입력 : request.body.result.resolvedQuery

• 대체 의도 : https://dialogflow.com/docs/intents#fallback_intents

• API를 동적으로 일명 (사용자 식을 추가 샘플 발화) : PUT /intents/{id}

이 도구는 개발자가 식별 된 의도가 맞는지 여부를 확인하고 수정하지 않았는지 확인하는 기능을 개발자에게 제공합니다. 나는 많은 질문이 있었다 알고

단지 몇 여기에, 이전 질문 :

How to add slot values dynamically to alexa skill

Can Alexa skill handler receive full user input?

Amazon Alexa dynamic variables for intent

내가보다 내 알렉사 기술에 훨씬 더 많은 사용자를 가지고 내 AoG 앱은 아마존의 시장 지배력 때문일 수 있습니다.하지만 이러한 제약 때문에 Google Assistant 사용자 경험이 부족합니다. 나는 AMAZON.LITERAL을 사용하지 않을 것이라는 아마존의 지침 이후 커스텀 슬롯에 개선이있을 것이라고 생각하면서 새로운 알렉사 기능에 대한 거의 1 년을 기다렸다. 현재까지도 여전히 this old blog post처럼 보이는 유일한 지침입니다. Google에서는 계정 연결 후 주어진 사용자에 대한 맞춤형 데이터베이스에서 발언 옵션을 동적으로 가져옵니다. 사용자의 원시 입력을 가짐으로써 필요한 경우 의도의 선택을 수정할 수 있습니다.

이러한 기능을 원했지만 그 기능을 사용하지 않고 앞으로 나아 갔다면 사용자가 무엇을 말할 지 모를 때 Amazon의 정확한 의도 처리를 얻는 방법은 무엇입니까?

EDIT 11/21/17 : 9 월에 아마존은 위의 세 번째 글 머리 기호를 제공하는 알렉사 스킬 관리 API (SMAPI)를 발표했습니다.

Answer 1

실제로 이것은 더 나은 코멘트가 있어야하지만 나는 stackoverflow에서 적은 의견을 쓸 수 있도록 작성해야합니다. 나는 너와 함께있다. 그러나 Alexa Alexa는 매우 큰 발전을했습니다.

인 텐트 스키마가 음성 텍스트 인식에 직접적인 영향을 미치는 것으로 보입니다. Btw. 이것이 올바른지 누군가 확인할 수 있습니까?

Google 홈에서는 그렇지 않습니다. 그래서 비정상적인 이름의 일치는 alexa보다 훨씬 복잡합니다. 그리고 때로는 절대적인 헛소리 만 인식합니다.

내가 현재 선호하는 것이 확실하지 않습니다.

소규모 앱에 대한 내 감정은 알렉사가 훨씬 낫습니다. 선택의 폭이 적 으면 인 텐트 프레이즈와 더 잘 어울리기 때문입니다. 그러나 큰 인 텐트 스키마의 경우 문제가 발생하며 테스트에서 일부 의도가 맞지 않습니다.

Google 홈 및 액션 SDK가이긴 것입니까? 원인 스키마 일치가 발생하기 전에 문자에 대한 말하기가 문자열 패턴보다 먼저 수행되는 것처럼 보입니다. 따라서 이것은 더 큰 스키마에 대해 더 강력 할 것입니다.

는 질문에 대한 답변과 같이 효율적으로 활용하려면 다음 작업을

당신은 슬롯라고 할 수있는 최대한을 추가 할 수 있습니다. 그리고 Jaro winkler 또는 다른 문자열 거리를 통해 Alexa 요청의 결과를 데이터베이스에 일치시키는 것보다.

나는 Alexa가 사용자가 말하는 것과 비슷한 문구를 찾으려고 노력 했습니까? 그리고 이것은 슬롯을 채우기위한 구로 추가했습니다.

그래서 우리 웹 페이지의 모듈은 스키마의 의도였습니다. 그리고 내가 요구 한 것 그 모듈에서 정확히 무엇을해야하는지 말하기 위해서 (이것은 슬롯 채움 요청이었다). 대답은 슬롯 채우기 발언이었습니다.

나를 위해 regulary 의도 스키마보다 약간 더 잘 작동했습니다. 하지만 더 많은 이야기가 필요하므로 너무 좋아합니다.