接受任何单词或短语的 Alexa 自定义插槽

Question

可以将哪些示例添加到自定义槽以使其接受任何单词或短语？

Answer 1

更新

这个解决方案已经过时，引入了短语槽，例如。 AMAZON.SearchQuery.

来自Announcements

短语槽旨在提高语音识别的准确性 您不能在其中包含大多数可能值的技能 创建交互模型时的插槽。第一个可用的插槽 此类别是 AMAZON.SearchQuery 旨在提供改进的 让您能够从用户那里收集通用语音。

问题

在周末致力于开发城市词典技能以完善我的 Alexa 技能后，我遇到了一个我认为很多技能开发人员可能会遇到的问题。

TL;DR

也就是说，您如何在自定义插槽上训练 Alexa 以获取您赋予它的任何价值？

第一次尝试

起初，我在自定义插槽示例中添加了大约 5 个单词，例如 bae、boo、ship it。但我很快发现该技能只适用于这 5 个单词，并且对于该列表之外的单词，我不会调用我的 lambda 函数。

然后我用了

from nltk.corpus import words
import json, random

words_list = random.shuffle(words.words()[:1000])

words_list = [word.lower() for word in words_list]
words_list = list(set(words_list))
values = []
for word in words_list:
    value = {}
    value['id'] = None
    value['name'] = {}
    value['name']['value'] = word
    value['name']['synonyms'] = []
    values.append(value)
print(json.dumps(values))

上面的代码使用了nltk，你可以用pip install nltk安装它，根据你在代码编辑器下找到的模式生成1000个单词，它会产生一千个这样的单词；

{
    "id": null,
    "name": {
        "value": "amblygeusia",
        "synonyms": []
    }
}

我在 values 下复制并粘贴了这些，您可以在 Skills Builder 页面的 Code Editor 下找到整个文件。

  "languageModel": {
    "types": [
      {
        "name": "phrase", //my custom slot's name
        "values": [...] //pasted the thousand words generated here
...

在 Skills Builder UI 中保存和构建之后。这仅允许我的技能捕获单个单词槽值。我尝试以相同的方式生成 10 000 个单词并将它们添加为自定义槽的示例，但是无法识别两个单词和三个单词的短语，并且该技能无法获得短语的定义，例如；

发货

解决方案；

对我有用并且效果很好的是生成两个单词样本。尽管所有示例都是两个词，但该技能随后能够识别单个词值甚至三个词值。

这是使用 nltk 执行此操作的代码；

from nltk.corpus import words
import json, random

words_list = random.shuffle(words.words()[:1000])

words_list = [word.lower() for word in words_list]

words_list = list(set(words_list))

word_pairs = []
for word in words_list:
    pair = ' '.join(random.sample(words_list, 2))
    word_pairs.append(pair)

word_pairs = list(set(word_pairs))
for pair in word_pairs:
    value = {}
    value['id'] = None
    value['name'] = {}
    value['name']['value'] = pair
    value['name']['synonyms'] = []
    values.append(value)
print(json.dumps(values))

我将它放在一个名为 custom_slot_value_geneator.py 的文件中并运行它；

python3 custom_slot_value_geneator.py | xclip -selection c

这会生成值并将它们复制到剪贴板。

然后我将它们复制到值下的代码编辑器中，替换旧值

  "languageModel": {
    "types": [
      {
        "name": "phrase", //my custom slot's name
        "values": [...] //pasted the thousand two word pairss generated here
...

保存并构建。

就是这样！然后，您的技能将能够识别自定义槽的任何单词或短语，无论它是否在您生成的示例中！