Entity

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Entities dienen dazu, Nutzerinformationen aus natürlicher Sprache zu extrahieren.

Dabei wird meist zwischen System Entities und Custom Entities unterschieden. System Entities sind bereits im System enthaltene Entities für beispielsweise Adressen, Uhrzeiten und Zahlen.

Custom Entities können dagegen selbst definiert werden und enthalten je nach Use Case beispielsweise Produktinformationen oder ein Mitarbeiterverzeichnis.

Entities in NLP Services

Bei den gängigen NLP Services [1][2][3] ist die Entity Recognition bereits integriert und zählt neben dem Intent Matching zum Hauptbestandteil des Natural Language Processing für Chatbots.

Beispiel für eine Entity Extraktion

Ich möchte eine kleine Pizza Margherita in die Berliner Straße 1 bestellen.

Entities:

kleine (Custom Entity pizza_size)

Margherita (Custom Entity pizza_type)

Berliner Straße 1 (System Entity street_address)

 

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Quellen

[1] https://dialogflow.com/docs/intents

[2] https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-concept-utterance

[3] https://cloud.ibm.com/docs/services/assistant?topic=assistant-intents