Mycroft-core: "말"트리거는 항상 기술을 말합니다.

나는 이것이 적응 문제라고 생각할 것입니다. 대신 what does wikepedia say 이 항상 say 재정의하도록 정규식의 길이를 기반으로 각 일치의 신뢰도를 반환해야합니다.

나는 동의한다; 작년에 저는 비교적 작은 작업 세트를 위해 mycroft와 같은 의도 파싱 시스템 (파이썬에서도)을 만들었고 같은 이유로이 가중치를 일치 신뢰도에 추가했습니다.
잘 작동했지만 문구의 시작 부분에 얼마나 가까웠는지에 대한 가중치를 부여했습니다 (또는 실제로 수신 된 단어에서 구문 분석되지 않은 다음 단어 집합이 시작된 위치를 기반으로 함). 각 기술은 구문을 처리하고 필요한 경우 다시 구문 분석 할 남은 단어를 반환합니다. 특히 예를 들어 하위 절의 일부인 경우에는 더욱 그렇습니다. "and"또는 "then".

참고 : TTS가 일치율을 개선하기 위해 대체로 반환하는 각 "스킬"단어 집합에 "sounds like"단어 목록을 추가 한 다음 베스트 매치를 수행하고 적절하게 신뢰도를 비례 배분하려고했습니다. 여가 시간 프로젝트로 반환 된 모든 인식 된 버전을 수용하기에는 제한된 기능 세트에도 불구하고 너무 어려워졌습니다.

Adapt는 "가장 높은 발화 범위"의 순서로 구문 분석 결과를 산출하며, 반드시 가장 높은 신뢰도 순서는 아닙니다. 신뢰도를 계산할 때 정규식은 부정확성에 따라 가중치가 낮으며 모든 일치 항목 (정규식 또는 엔티티 리터럴)은 표현 된 발화 비율을 기반으로 신뢰도를 갖습니다. 최신 버전의 Adapt (v0.3.0)는 선택적으로 구문 분석 결과 내에서 개별 태그의 신뢰도를 노출합니다.

{u'ArticleTitle': u'say about foobar', 'intent_type': u'WikipediaIntent', 'confidence': 0.375, 'target': None, u'WikipediaKeyword': u'wikipedia'}

디버거에서 이것을 단계별로 살펴보면 adapt에서 산출 된 4 번째 또는 5 번째 구문 분석 결과가 실제로 speak 인 텐트보다 더 높은 신뢰도를 가지며 wikipedia 인 텐트를 트리거 함을 알 수 있습니다. 구문 분석 결과는 가비지이지만 (query : say about abraham lincoln) Adapt는 자연어 텍스트에서 자유 텍스트 검색 쿼리를 구문 분석하는 데 그다지 좋지 않습니다. 정규식은 여기서 필요한 악이지만 상당히 많이 남용되어 왔으며이를 사용하는 기술이 많을수록 이와 같은 충돌 가능성이 높아집니다.

적어도 나를 위해이 버그는 https://github.com/MycroftAI/mycroft-core/commit/4d6defd126c0a0b091718f8e15f8b033a84f9aa1에 의해 수정되었습니다.

이 버그는 수정 된 것으로 보입니다.