使用RASA NLU的DIET Classifier时intent名称是否影响分类？

首先给出明确结论：DIET Classifier的意图名称仅作为无实际语义的分类标签存在，不会输入词嵌入网络参与运算，完全不会对意图分类结果产生影响。

原理说明 #

• DIET架构的输入层仅处理用户输入的文本侧特征，包括你配置的分词token特征、字符级特征、预训练语言模型输出特征等，意图名称仅作为训练阶段的监督标签使用，只会在损失计算环节用来和模型输出的预测分布做比对，不会进入任何嵌入层做编码运算。
• 不管你用什么字符作为意图名称（哪怕是无意义的字符串、其他语言的词汇），只要训练数据里的标注和该名称一一对应，模型就能正常学习到对应文本到该标签的分类逻辑。

对你的多语言方案的适配性说明 #

你规划的多语言方案完全可行，统一全语言版本的意图名称的设计没有任何问题：

• 不同语言的独立RASA实例完全可以复用同一套意图名，哪怕意图名的语种和当前机器人的服务语种不一致也不会有任何负面影响
• 应用端不需要做不同语种的意图名称映射，直接用统一的意图标识处理业务逻辑即可，大幅降低对接成本

额外补充：实体识别的实体名称遵循完全相同的逻辑，也仅作为标签使用不参与特征运算，你也可以同步统一所有语言版本的实体命名。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aurelien_morel