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I have two different intents to capture body temperature and oxygen saturation values:
body_temperature_data
(containing body_temperature
custom entity)oxygen_saturation_data
(containing oxygen_saturation
custom entity)Here below a data/intents.yml
excerpt:
- intent: body_temperature_data
examples: |
- sto bene
- niente febbre
- normale
- sono senza febbre
- non ho febbre
- non mi sento la febbre
- ho qualche linea
- ho la febbre
- credo di avere la febbre
- mi sento un po di febbre
- mi sento caldo
- poca
- molto poca
- bassa
- alta
- molto alta
- [35](body_temperature)
- [35.5](body_temperature)
- [35.6](body_temperature)
- [35.7](body_temperature)
- [35.8](body_temperature)
- [35.9](body_temperature)
- [35 e 9](body_temperature)
- [35,9](body_temperature)
- [36](body_temperature)
- [36.0](body_temperature)
- [36.1](body_temperature)
- [36.2](body_temperature)
- [36.3](body_temperature)
- [36.4](body_temperature)
- [36.5](body_temperature)
- [36.6](body_temperature)
- [36.7](body_temperature)
- [36.8](body_temperature)
- [36.9](body_temperature)
- [36 e 7](body_temperature)
- [36,9](body_temperature)
- [37](body_temperature)
- [37.0](body_temperature)
- [37.1](body_temperature)
- [37.2](body_temperature)
- [37.3](body_temperature)
- [37.4](body_temperature)
- [37.5](body_temperature)
- [37.6](body_temperature)
- [37.7](body_temperature)
- [37.8](body_temperature)
- [37.9](body_temperature)
- [37,2](body_temperature)
- [37.5](body_temperature)
- [37 , 6](body_temperature)
- [37 . 6](body_temperature)
- [38](body_temperature)
- [38.0](body_temperature)
- [38.1](body_temperature)
- [38.2](body_temperature)
- [38.3](body_temperature)
- [38.4](body_temperature)
- [38.5](body_temperature)
- [38.6](body_temperature)
- [38.7](body_temperature)
- [38.8](body_temperature)
- [38.9](body_temperature)
- [38 , 1](body_temperature)
- [38 . 2](body_temperature)
- [39](body_temperature)
- [39,1](body_temperature)
- [39.1](body_temperature)
- [39.2](body_temperature)
- [39.3](body_temperature)
- [39.5](body_temperature)
- [39.6](body_temperature)
- [39.7](body_temperature)
- [39.8](body_temperature)
- [39.9](body_temperature)
- [40](body_temperature)
- [41](body_temperature)
- [trentacinque](body_temperature)
- [trentasei](body_temperature)
- [trentasei e otto](body_temperature)
- [trentasette](body_temperature)
- [trentasette emmezzo](body_temperature)
- [trentasette e mezzo](body_temperature)
- [trentasette punto otto](body_temperature)
- [trentasette e quattro lineette](body_temperature)
- [trentasette e 6 linee](body_temperature)
- [trentasette virgola sei](body_temperature)
- [trentasette punto sette](body_temperature)
- [trentasette punto otto](body_temperature)
- [trentotto](body_temperature)
- [trentotto punto uno](body_temperature)
- [trentotto e 2 linee](body_temperature)
- [trentotto e due](body_temperature)
- [trentotto punto tre](body_temperature)
- [trentotto e quattro](body_temperature)
- [trentotto virgola quattro](body_temperature)
- [trentotto emmezzo](body_temperature)
- [trentanove](body_temperature)
- [trentanove e due](body_temperature)
- [trentanove emmezzo](body_temperature)
- [quaranta](body_temperature)
- [quarantuno](body_temperature)
- intent: oxygen_saturation_data
examples: |
- [70](oxygen_saturation)
- [71](oxygen_saturation)
- [72](oxygen_saturation)
- [73](oxygen_saturation)
- [74](oxygen_saturation)
- [75](oxygen_saturation)
- [76](oxygen_saturation)
- [77 e 9](oxygen_saturation)
- [78,7](oxygen_saturation)
- [79](oxygen_saturation)
- [80](oxygen_saturation)
- [80.5](oxygen_saturation)
- [81](oxygen_saturation)
- [81.6](oxygen_saturation)
- [82](oxygen_saturation)
- [82.4](oxygen_saturation)
- [83](oxygen_saturation)
- [83.7](oxygen_saturation)
- [84](oxygen_saturation)
- [84.1](oxygen_saturation)
- [85](oxygen_saturation)
- [85.2](oxygen_saturation)
- [86](oxygen_saturation)
- [86.9](oxygen_saturation)
- [87](oxygen_saturation)
- [87.8](oxygen_saturation)
- [88](oxygen_saturation)
- [88.0](oxygen_saturation)
- [88.1](oxygen_saturation)
- [89.0](oxygen_saturation)
- [89](oxygen_saturation)
- [89.7](oxygen_saturation)
- [90](oxygen_saturation)
- [90.0](oxygen_saturation)
- [90.1](oxygen_saturation)
- [90.2](oxygen_saturation)
- [90.3](oxygen_saturation)
- [90.4](oxygen_saturation)
- [90.5](oxygen_saturation)
- [90.6](oxygen_saturation)
- [90.7](oxygen_saturation)
- [90.8](oxygen_saturation)
- [90.9](oxygen_saturation)
- [91](oxygen_saturation)
- [91.6](oxygen_saturation)
- [92](oxygen_saturation)
- [92.9](oxygen_saturation)
- [93](oxygen_saturation)
- [93.8](oxygen_saturation)
- [94](oxygen_saturation)
- [94.5](oxygen_saturation)
- [95](oxygen_saturation)
- [95.4](oxygen_saturation)
- [96](oxygen_saturation)
- [96.7](oxygen_saturation)
- [97](oxygen_saturation)
- [97.5](oxygen_saturation)
- [98](oxygen_saturation)
- [98.4](oxygen_saturation)
- [99](oxygen_saturation)
- [99 e 1](oxygen_saturation)
- [99.0](oxygen_saturation)
- [99.9](oxygen_saturation)
- [100](oxygen_saturation)
- [settanta](oxygen_saturation)
- [settantuno](oxygen_saturation)
- [settantadue](oxygen_saturation)
- [settantatre](oxygen_saturation)
- [settantaquattro](oxygen_saturation)
- [settantacinque](oxygen_saturation)
- [settantasei](oxygen_saturation)
- [settantasette](oxygen_saturation)
- [settantotto](oxygen_saturation)
- [settantanove](oxygen_saturation)
- [ottanta](oxygen_saturation)
- [ottantuno](oxygen_saturation)
- [ottantadue](oxygen_saturation)
- [ottantatre](oxygen_saturation)
- [ottantatre punto cinque](oxygen_saturation)
- [ottantatre punto sei](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro emmezzo](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro e sei](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro punto sette](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro punto sei](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro punto nove](oxygen_saturation)
- [ottantacinque](oxygen_saturation)
- [ottantacinque punto cinque](oxygen_saturation)
- [ottantacinque e quattro](oxygen_saturation)
- [ottantasei](oxygen_saturation)
- [ottantasette](oxygen_saturation)
- [ottantotto](oxygen_saturation)
- [ottantanove](oxygen_saturation)
- [novanta](oxygen_saturation)
- [novanta punto tre](oxygen_saturation)
- [novanta punto otto](oxygen_saturation)
- [novantuno](oxygen_saturation)
- [novantuno punto cinque](oxygen_saturation)
- [novantuno punto nove](oxygen_saturation)
- [novantadue](oxygen_saturation)
- [novantatre](oxygen_saturation)
- [novantatre e sei](oxygen_saturation)
- [novantatre punto sette](oxygen_saturation)
- [novantatre virgola otto](oxygen_saturation)
- [novantatre e due](oxygen_saturation)
- [novantatre punto uno](oxygen_saturation)
- [novantatre virgola nove](oxygen_saturation)
- [novantaquattro](oxygen_saturation)
- [novantaquattro virgola due](oxygen_saturation)
- [novantaquattro virgola otto](oxygen_saturation)
- [novantacinque](oxygen_saturation)
- [novantacinque e cinque](oxygen_saturation)
- [novantacinque punto cinque](oxygen_saturation)
- [novantasei](oxygen_saturation)
- [novantasei e uno](oxygen_saturation)
- [novantasei e cinque](oxygen_saturation)
- [novantasette](oxygen_saturation)
- [novantasette e due](oxygen_saturation)
- [novantasette e sei](oxygen_saturation)
- [novantotto](oxygen_saturation)
- [novantotto e cinque](oxygen_saturation)
- [novantanove](oxygen_saturation)
- [novantanove emmezzo](oxygen_saturation)
- [cento](oxygen_saturation)
As the examples show, I would like to get entities values (and afterward slots in a form) expressed as
35.5
), possibly texted by user on a chat messaging channeltrentacinque punto cinque
), possibly inputed via speech so the speech recognition engine returns generally a literal transcript for numbers.See what happens if I test the RASA NLU:
$ rasa shell nlu --quiet
NLU model loaded. Type a message and press enter to parse it.
Next message:
90.3
{
"text": "90.3",
"intent": {
"id": -6401318193538980427,
"name": "body_temperature_data",
"confidence": 0.7580949664115906
},
"entities": [
{
"entity": "body_temperature",
"start": 0,
"end": 4,
"confidence_entity": 0.7051703929901123,
"value": "90.3",
"extractor": "DIETClassifier"
}
],
"intent_ranking": [
{
"id": -6401318193538980427,
"name": "body_temperature_data",
"confidence": 0.7580949664115906
},
{
"id": 8358940020600517004,
"name": "oxygen_saturation_data",
"confidence": 0.18363729119300842
},
{
"id": -860430617479998517,
"name": "mood_unhappy",
"confidence": 0.010874141938984394
},
Next message:
novanta punto tre
{
"text": "novanta punto tre",
"intent": {
"id": 8358940020600517004,
"name": "oxygen_saturation_data",
"confidence": 0.9999997615814209
},
"entities": [
{
"entity": "oxygen_saturation",
"start": 0,
"end": 17,
"confidence_entity": 0.9956320524215698,
"value": "novanta punto tre",
"extractor": "DIETClassifier"
}
],
"intent_ranking": [
{
"id": 8358940020600517004,
"name": "oxygen_saturation_data",
"confidence": 0.9999997615814209
},
{
"id": -860430617479998517,
"name": "mood_unhappy",
"confidence": 4.465892544658345e-08
},
So what happens is that if numbers are inserted as words/letters, RASA classify correctly intent oxygen_saturation_data
and entity oxygen_saturation
. So far, so good.
But If I insert numbers by digits (e.g. 90.3
), the intent and entity are wrong classified.
This surprise me because the examples set of two intents body_temperature
and oxygen_saturation
are two completely separated set of texts!
BTW, I tried to add quotation marks in examples:
- ['35.5'](oxygen_saturation)
Instead of:
- [35.5](oxygen_saturation)
but this rise this error/warning at train time:
/home/giorgio/.local/lib/python3.8/site-packages/rasa/shared/utils/io.py:97: UserWarning: Misaligned entity annotation in message ''35.5'' with intent 'body_temperature_data'. Make sure the start and end values of entities ([(0, 6, "'35.5'")]) in the training data match the token boundaries ([(0, 5, "'35.5")]). Common causes:
- entities include trailing whitespaces or punctuation
- the tokenizer gives an unexpected result, due to languages such as Chinese that don't use whitespace for word separation More info at https://rasa.com/docs/rasa/training-data-format#nlu-training-data
My doubt is about having numbers (e.g. floating numbers as digits strings as 35.5
) as entities (and intents examples). Could be this the reason why RASA NLU fails (see rasa shell nlu report above)?
Any idea?
$ cat config.yml
# Configuration for Rasa NLU.
# https://rasa.com/docs/rasa/nlu/components/
language: it
pipeline:
# pip3 install rasa[spacy]
# python3 -m spacy download it_core_news_sm
# python3 -m spacy download it_core_news_lg
# https://rasa.com/docs/rasa/components#spacynlp
- name: "SpacyNLP"
# language model to load
# italian large model: it_core_news_lg
# italian small model: it_core_news_sm
model: "it_core_news_sm"
# when retrieving word vectors, this will decide if the casing
# of the word is relevant. E.g. `hello` and `Hello` will
# retrieve the same vector, if set to `False`. For some
# applications and models it makes sense to differentiate
# between these two words, therefore setting this to `True`.
case_sensitive: false
- name: WhitespaceTokenizer
- name: RegexFeaturizer
- name: LexicalSyntacticFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 1
max_ngram: 4
- name: DIETClassifier
epochs: 100
constrain_similarities: true
- name: EntitySynonymMapper
- name: ResponseSelector
epochs: 100
constrain_similarities: true
- name: FallbackClassifier
threshold: 0.3
ambiguity_threshold: 0.1
policies:
Thanks
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I maybe solved the issue. Results are now absolutely satisying (see rasa shell nlu tests at the end).
What solved has been
body_temperature
and oxygen_saturation
as lookup lists. See file `data/entities.yml'body_temperature_data
and oxygen_saturation_data
to contains more examples an variety of entities.So I understand that the ENTITIES examples training don't work if I put these examples inside the INTENTS examples. At list not only...
What is also not clear to me is this: following RASA docs, entities lookup tables are managed as regexp lists... so I do not full understand how the RASA DIETClassifier instead is able to classify correctly bad written entities (mispelled, etc.)
$ cat data/entities.yml
version: "2.0"
nlu:
- lookup: body_temperaturea
examples: |
- 35
- 35.0
- 35.5
- 35.5
- 35.6
- 35.7
- 35.8
- 35.9
- 36
- 36.0
- 36.1
- 36.2
- 36.3
- 36.4
- 36.5
- 36.6
- 36.7
- 36.8
- 36.9
- 37
- 37.0
- 37.1
- 37.2
- 37.3
- 37.4
- 37.5
- 37.6
- 37.7
- 37.8
- 37.9
- 38
- 38.0
- 38.1
- 38.2
- 38.3
- 38.4
- 38.5
- 38.6
- 38.7
- 38.8
- 38.9
- 39
- 39.1
- 39.2
- 39.3
- 39.5
- 39.6
- 39.7
- 39.8
- 39.9
- 40
- 41
- trentacinque
- trentasei
- trentasei punto uno
- trentasei punto due
- trentasei punto tre
- trentasei punto quattro
- trentasei punto cinque
- trentasei punto sei
- trentasei punto sette
- trentasei punto otto
- trentasei punto nove
- trentasette
- trentasette punto uno
- trentasette punto due
- trentasette punto tre
- trentasette punto quattro
- trentasette punto cinque
- trentasette punto sei
- trentasette punto sette
- trentasette punto otto
- trentasette punto nove
- trentasette punto sette
- trentasette punto otto
- trentasette punto nove
- trentotto
- trentotto punto uno
- trentotto punto due
- trentotto punto tre
- trentotto punto quattro
- trentotto punto cinque
- trentotto punto sei
- trentotto punto sette
- trentotto punto otto
- trentotto punto nove
- trentotto punto sette
- trentotto punto otto
- trentotto punto nove
- trentotto punto uno
- trentotto punto due
- trentotto punto tre
- trentotto punto quattro
- trentotto punto cinque
- trentotto punto sei
- trentotto punto sette
- trentotto punto otto
- trentotto punto nove
- trentotto punto sette
- trentotto punto otto
- trentotto punto nove
- trentanove
- trentanove punto uno
- trentanove punto due
- trentanove punto tre
- trentanove punto quattro
- trentanove punto cinque
- trentanove punto sei
- trentanove punto sette
- trentanove punto otto
- trentanove punto nove
- trentanove punto sette
- trentanove punto otto
- trentanove punto nove
- quaranta
- quarantuno
- lookup: oxygen_saturation
examples: |
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
- 78
- 79
- 80
- 80.1
- 80.2
- 80.3
- 80.4
- 80.5
- 80.6
- 80.7
- 80.8
- 80.9
- 81
- 81.1
- 81.2
- 81.3
- 81.4
- 81.5
- 81.6
- 81.7
- 81.8
- 81.9
- 82
- 82.1
- 82.2
- 82.3
- 82.4
- 82.5
- 82.6
- 82.7
- 82.8
- 82.9
- 83
- 83.1
- 83.2
- 83.3
- 83.4
- 83.5
- 83.6
- 83.7
- 83.8
- 83.9
- 84
- 84.1
- 84.2
- 84.3
- 84.4
- 84.5
- 84.6
- 84.7
- 84.8
- 84.9
- 85
- 85.1
- 85.2
- 85.3
- 85.4
- 85.5
- 85.6
- 85.7
- 85.8
- 85.9
- 86
- 86.1
- 86.2
- 86.3
- 86.4
- 86.5
- 86.6
- 86.7
- 86.8
- 86.9
- 87
- 87.1
- 87.2
- 87.3
- 87.4
- 87.5
- 87.6
- 87.7
- 87.8
- 87.9
- 88
- 88.1
- 88.2
- 88.3
- 88.4
- 88.5
- 88.6
- 88.7
- 88.8
- 88.9
- 89
- 89.1
- 89.2
- 89.3
- 89.4
- 89.5
- 89.6
- 89.7
- 89.8
- 89.9
- 90
- 90.1
- 90.2
- 90.3
- 90.4
- 90.5
- 90.6
- 90.7
- 90.8
- 90.9
- 91
- 91.1
- 91.2
- 91.3
- 91.4
- 91.5
- 91.6
- 91.7
- 91.8
- 91.9
- 92
- 92.1
- 92.2
- 92.3
- 92.4
- 92.5
- 92.6
- 92.7
- 92.8
- 92.9
- 93
- 93.1
- 93.2
- 93.3
- 93.4
- 93.5
- 93.6
- 93.7
- 93.8
- 93.9
- 94
- 94.1
- 94.2
- 94.3
- 94.4
- 94.5
- 94.6
- 94.7
- 94.8
- 94.9
- 95
- 95.1
- 95.2
- 95.3
- 95.4
- 95.5
- 95.6
- 95.7
- 95.8
- 95.9
- 96
- 96.1
- 96.2
- 96.3
- 96.4
- 96.5
- 96.6
- 96.7
- 96.8
- 96.9
- 97
- 97.1
- 97.2
- 97.3
- 97.4
- 97.5
- 97.6
- 97.7
- 97.8
- 97.9
- 98
- 98.1
- 98.2
- 98.3
- 98.4
- 98.5
- 98.6
- 98.7
- 98.8
- 98.9
- 99
- 99.1
- 99.2
- 99.3
- 99.4
- 99.5
- 99.6
- 99.7
- 99.8
- 99.9
- 100
- settanta
- settantuno
- settantadue
- settantatre
- settantaquattro
- settantacinque
- settantasei
- settantasette
- settantotto
- settantanove
- ottanta
- ottantuno
- ottantadue
- ottantatre
- ottantatre punto uno
- ottantatre punto due
- ottantatre punto tre
- ottantatre punto quattro
- ottantatre punto cinque
- ottantatre punto sei
- ottantatre punto sette
- ottantatre punto otto
- ottantatre punto nove
- ottantaquattro
- ottantaquattro punto uno
- ottantaquattro punto due
- ottantaquattro punto tre
- ottantaquattro punto quattro
- ottantaquattro punto cinque
- ottantaquattro punto sei
- ottantaquattro punto sette
- ottantaquattro punto otto
- ottantaquattro punto nove
- ottantacinque
- ottantacinque punto uno
- ottantacinque punto due
- ottantacinque punto tre
- ottantacinque punto quattro
- ottantacinque punto cinque
- ottantacinque punto sei
- ottantacinque punto sette
- ottantacinque punto otto
- ottantacinque punto nove
- ottantasei
- ottantasei punto uno
- ottantasei punto due
- ottantasei punto tre
- ottantasei punto quattro
- ottantasei punto cinque
- ottantasei punto sei
- ottantasei punto sette
- ottantasei punto otto
- ottantasei punto nove
- ottantasette
- ottantasette punto uno
- ottantasette punto due
- ottantasette punto tre
- ottantasette punto quattro
- ottantasette punto cinque
- ottantasette punto sei
- ottantasette punto sette
- ottantasette punto otto
- ottantasette punto nove
- ottantotto
- ottantotto punto uno
- ottantotto punto due
- ottantotto punto tre
- ottantotto punto quattro
- ottantotto punto cinque
- ottantotto punto sei
- ottantotto punto sette
- ottantotto punto otto
- ottantotto punto nove
- ottantanove
- ottantanove punto uno
- ottantanove punto due
- ottantanove punto tre
- ottantanove punto quattro
- ottantanove punto cinque
- ottantanove punto sei
- ottantanove punto sette
- ottantanove punto otto
- ottantanove punto nove
- novanta
- novanta punto uno
- novanta punto due
- novanta punto tre
- novanta punto quattro
- novanta punto cinque
- novanta punto sei
- novanta punto sette
- novanta punto otto
- novanta punto nove
- novantuno
- novantuno punto uno
- novantuno punto due
- novantuno punto tre
- novantuno punto quattro
- novantuno punto cinque
- novantuno punto sei
- novantuno punto sette
- novantuno punto otto
- novantuno punto nove
- novantadue
- novantadue punto uno
- novantadue punto due
- novantadue punto tre
- novantadue punto quattro
- novantadue punto cinque
- novantadue punto sei
- novantadue punto sette
- novantadue punto otto
- novantadue punto nove
- novantatre
- novantatre punto uno
- novantatre punto due
- novantatre punto tre
- novantatre punto quattro
- novantatre punto cinque
- novantatre punto sei
- novantatre punto sette
- novantatre punto otto
- novantatre punto nove
- novantaquattro
- novantaquattro punto uno
- novantaquattro punto due
- novantaquattro punto tre
- novantaquattro punto quattro
- novantaquattro punto cinque
- novantaquattro punto sei
- novantaquattro punto sette
- novantaquattro punto otto
- novantaquattro punto nove
- novantacinque
- novantacinque punto uno
- novantacinque punto due
- novantacinque punto tre
- novantacinque punto quattro
- novantacinque punto cinque
- novantacinque punto sei
- novantacinque punto sette
- novantacinque punto otto
- novantacinque punto nove
- novantasei
- novantasei punto uno
- novantasei punto due
- novantasei punto tre
- novantasei punto quattro
- novantasei punto cinque
- novantasei punto sei
- novantasei punto sette
- novantasei punto otto
- novantasei punto nove
- novantasette
- novantasette punto uno
- novantasette punto due
- novantasette punto tre
- novantasette punto quattro
- novantasette punto cinque
- novantasette punto sei
- novantasette punto sette
- novantasette punto otto
- novantasette punto nove
- novantotto
- novantotto punto uno
- novantotto punto due
- novantotto punto tre
- novantotto punto quattro
- novantotto punto cinque
- novantotto punto sei
- novantotto punto sette
- novantotto punto otto
- novantotto punto nove
- novantanove
- novantanove punto uno
- novantanove punto due
- novantanove punto tre
- novantanove punto quattro
- novantanove punto cinque
- novantanove punto sei
- novantanove punto sette
- novantanove punto otto
- novantanove punto nove
- cento
$ cat data/intents.yml
nlu:
- intent: body_temperature_data
examples: |
- sto bene
- niente febbre
- normale
- sono senza febbre
- non ho febbre
- non mi sento la febbre
- ho qualche linea
- ho la febbre
- credo di avere la febbre
- mi sento un po di febbre
- mi sento caldo
- poca
- molto poca
- bassa
- alta
- molto alta
- temperatura: [35](body_temperature) gradi
- la temperatura è [ovantadue](oxygen_saturation) gradi
- [35.5](body_temperature)
- [35.9](body_temperature) gradi
- [35 e 9](body_temperature)
- [35,9](body_temperature)
- [36](body_temperature) esatti
- [36.0](body_temperature)
- [36 e 7](body_temperature)
- [36 , 8](body_temperature)
- [36,9](body_temperature)
- [37](body_temperature) gradi esatti
- [37.9](body_temperature)
- [37,2](body_temperature)
- [37.5](body_temperature) gradi
- [37 , 6](body_temperature)
- [37 . 6](body_temperature)
- [38 e 8](body_temperature)
- [38 , 1](body_temperature)
- [38 . 2](body_temperature)
- [39 e 3](body_temperature) linee
- [trentasei e otto](body_temperature) linee
- la temperatura è [trentasette](body_temperature)
- [trentasette emmezzo](body_temperature)
- [trentasette e mezzo](body_temperature)
- [trentasette punto otto](body_temperature)
- [trentasette e quattro lineette](body_temperature)
- [trentasette e 6](body_temperature) linee
- [trentasette virgola sei](body_temperature)
- ho [trentotto](body_temperature) di temperatura
- ho [trentotto e 2](body_temperature) linee
- [trentotto e due](body_temperature)
- [trentotto virgola tre](body_temperature)
- [trentotto e quattro](body_temperature)
- [trentotto virgola quattro](body_temperature)
- [trentotto emmezzo](body_temperature)
- [trentanove e due](body_temperature)
- [trentanove emmezzo](body_temperature)
- [quaranta](body_temperature)
- [quarantuno](body_temperature)
- intent: oxygen_saturation_data
examples: |
- il valore è [70](oxygen_saturation)
- ho [76 e 5](oxygen_saturation)
- [77 e 9](oxygen_saturation)
- [78,7](oxygen_saturation)
- [95](oxygen_saturation)
- [95.4](oxygen_saturation)
- [96](oxygen_saturation)
- [97](oxygen_saturation)
- [97.5](oxygen_saturation)
- esattamente [98](oxygen_saturation)
- [98,4](oxygen_saturation)
- [99 e mezzo](oxygen_saturation)
- [99 e 1](oxygen_saturation)
- [99](oxygen_saturation) preciso
- [99.9](oxygen_saturation)
- [100](oxygen_saturation)
- circa [settantotto](oxygen_saturation)
- quasi [settantanove](oxygen_saturation)
- [ottanta](oxygen_saturation)
- precisamentee [settantasette](oxygen_saturation)
- [ottantatre emmezzo](oxygen_saturation)
- [ottantatre virgola sei](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro emmezzo](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro e sei](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro virgola sette](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro virgola sei](oxygen_saturation)
- [ottantaquattro e nove](oxygen_saturation)
- [puntopuntiottantacinque](oxygen_saturation)
- [ottantacinque punto cinque](oxygen_saturation)
- [ottantacinque e quattro](oxygen_saturation)
- proprio [ottantasei](oxygen_saturation)
- il valore è [ottantasette](oxygen_saturation) preciso
- [ottantotto](oxygen_saturation) tondi
- giusto [ottantanove](oxygen_saturation)
- [novanta](oxygen_saturation) giusto
- [novanta e tre](oxygen_saturation)
- [novanta virgola otto](oxygen_saturation)
- [novantuno](oxygen_saturation)
- [novantuno e nove](oxygen_saturation)
- [novantadue](oxygen_saturation)
- [novantadue emmezzo](oxygen_saturation)
- [novantatre e sei](oxygen_saturation)
- [novantatre virgola otto](oxygen_saturation)
- [novantatre e due](oxygen_saturation)
- [novantatre virgola nove](oxygen_saturation)
- [novantaquattro](oxygen_saturation)
- [novantaquattro punto due](oxygen_saturation)
- [novantaquattro virgola otto](oxygen_saturation)
- [novantacinque](oxygen_saturation)
- [novantacinque e cinque](oxygen_saturation)
- [novantacinque punto cinque](oxygen_saturation)
- [novantasei](oxygen_saturation)
- [novantasei e uno](oxygen_saturation)
- [novantasei e cinque](oxygen_saturation)
- [novantasette](oxygen_saturation)
- [novantasette punto due](oxygen_saturation)
- [novantasette e sei](oxygen_saturation)
- [novantotto](oxygen_saturation)
- [novantotto e cinque](oxygen_saturation)
- [novantanove](oxygen_saturation)
- [novantanove emmezzo](oxygen_saturation)
- [cento](oxygen_saturation)
$ rasa shell nlu
2021-08-15 18:01:31 INFO rasa.model - Loading model models/20210815-175244.tar.gz...
2021-08-15 18:01:36 INFO rasa.nlu.components - Added 'SpacyNLP' to component cache. Key 'SpacyNLP-it_core_news_sm'.
NLU model loaded. Type a message and press enter to parse it.
Next message:
90.3
{
"text": "90.3",
"intent": {
"id": 7258451808749595588,
"name": "oxygen_saturation_data",
"confidence": 0.9954347610473633
},
"entities": [
{
"entity": "oxygen_saturation",
"start": 0,
"end": 4,
"confidence_entity": 0.9767475724220276,
"value": "90.3",
"extractor": "DIETClassifier"
}
],
Next message:
novnt virgola tri
{
"text": "novnt virgola tri",
"intent": {
"id": 7258451808749595588,
"name": "oxygen_saturation_data",
"confidence": 0.9423763155937195
},
"entities": [
{
"entity": "oxygen_saturation",
"start": 6,
"end": 13,
"confidence_entity": 0.8582544922828674,
"value": "virgola",
"extractor": "DIETClassifier"
}
],
Next message:
ho trentasette gradi giusti
{
"text": "ho trentasette gradi giusti",
"intent": {
"id": -3485198568115343109,
"name": "body_temperature_data",
"confidence": 0.9999998807907104
},
"entities": [
{
"entity": "body_temperature",
"start": 3,
"end": 14,
"confidence_entity": 0.9392516613006592,
"value": "trentasette",
"extractor": "DIETClassifier"
}
],
ho trentotto emmezzo di febbre
{
"text": "ho trentotto emmezzo di febbre",
"intent": {
"id": -3485198568115343109,
"name": "body_temperature_data",
"confidence": 1.0
},
"entities": [
{
"entity": "body_temperature",
"start": 3,
"end": 20,
"confidence_entity": 0.7569668889045715,
"value": "trentotto emmezzo",
"extractor": "DIETClassifier"
}
],
See also the blog post: https://blog.rasa.com/10-best-practices-for-designing-nlu-training-data/
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