如何在DialogFlow中正确解析“明天上午9点读书”这类自然语句？

DialogFlow提取失败的核心原因 #

• 官方预构建的闹钟、提醒类代理默认适配平台原生提醒触发逻辑，只会输出完整的提醒实体，不会拆分输出独立的日期、时间、事件三类字段，不符合你的定制化提取需求
• 没有配置自定义实体和训练样本：你可以手动创建date、time、event_content三类自定义实体，上传10-20条标注完成的对应语料做微调，即可实现目标字段的提取，不需要依赖预构建代理
• 语言配置不匹配：如果输入为中文句子，需要将代理的默认识别语言设置为中文，中英文混合识别会大幅降低字段提取准确率

适配需求的可选方案 #

• 国内在线调用场景可以选择百度UNIT的预训练时间解析组件，无需额外训练即可提取中文自然语言中的标准化日期、时间片段，原句剔除时间相关内容后即为事件内容，日常场景识别准确率可达90%以上
• 离线部署场景可以使用开源工具TimeNormalizer，直接调用接口即可返回句子中标准化的日期、时间字符串，剩余内容直接作为事件内容输出，无调用限制
• 多语言场景可以使用Facebook开源的Duckling工具，支持多语种的时间、数字等实体提取，可输出ISO标准格式的时间结果，简单配置后即可直接输出你需要的三段式结构化结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Capt. Michael