未在意图规范中指定实体，如何提取实体？

可以通过使用Spacy库中的实体识别功能来提取未在意图规范中指定的实体。以下是一个使用Python编写的示例代码：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

text = "I want to order a large pizza with extra cheese and pepperoni"

doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

在此示例中，我们加载了英语核心Web模型，并将文本传递给nlp对象。随后，对文档中的每个实体进行循环遍历并打印它的内容和标签。

在上述示例中，我们未指定实体类型，因此Spacy库将尝试自动识别实体并提取它们。但是，如果我们知道实体类型，可以使用add_label方法将其指定为参数传递。例如：

nlp = spacy.blank("en")
ner = nlp.create_pipe("ner")
nlp.add_pipe(ner)

ner.add_label("TOPPING")
ner.add_label("SIZE")

# train NER model
...

在此代码片段中，我们首先将空白的英语语言处理程序加载到nlp对象中。然后，我们创建一个命名实体识别器，添加标签'TOPPING”和'SIZE”并将其添加到处理程序的管道中。然后，我们可以使用训练数据训练模型。

总之，使用Spacy库可以轻松地提取实体，即使它们未在意图规范中指定。