API.AI（DialogFlow）、LUIS、WIT.AI、または他のAIフレームワークではなく、MxNetを使用してチャットボートを開発する利点は何ですか？

Question

私の小売店舗プロジェクト用のチャットボットを開発したいと考えています。私はAPI.AI（DialogFlow）、LUIS、WIT.AI、Whatsan仮想エージェントのような異なるフレームワークをチェックしました。しかし、私はまたMXNetに出くわす。だから私がMxNetを使って自分のチャットボットを開発すれば、先に説明した組込みAPIよりも有利なものが得られます

Answer 1

既存の枠組みを超えるMXNetのメリット

MXNet深い学習フレームワークは、実装電車やテキスト分類と評判​​分析の問題を解決することができ、深いニューラルネットワークを展開するために使用することができます。

**は、同義語、上位語、及び下位語を向上させます**

のは、ユーザーがソーダを要求しますが、あなたのチャットボットが唯一のソーダの下位語となるようコカコーラやペプシなど、特定の用語を、知っていると仮定しましょう。シソーラスやオントロジと呼ばれるNLPリソースが多いため、ハイパーニム、シノニム、ハイフニムは英語で扱うことができますが、通常は一般的な言語です。したがって、非常に特定のドメイン用語であるコカコーラは、この種のリソースの一部になる可能性は低いです。

あなたの問題に合った既存のシソーラスを見つけようとすることも、自分でビルドすることもできます。ドメイン専門家によって構築されたリソースは高価ですが、非常に正確です。マシンラーニングを使用すると、特にディープラーニング技術を使用して言語（ラージベース）のリソースを作成することができます。

最終的な結論

• 我々はMXNetを使用してゼロからチャットを構築する場合、我々は 経験を機械学習を必要とする、私たちは、リソースと時間を必要としています。オープンソースなので、すぐには を入手することはできません。したがって、他の代替手段は、一般的なNLP問題（すなわち、 Dialogflow、Wit.ai、IBMワトソンエージェント支援など）を解決するためのツールと、より強力な機能のためのカスタムロジックサーバ サイドロジックを組み合わせて使用​​することです。

Source

Answer 2

MXNetは一般的なモデルトレーニングと推論を行うことができる深い学習フレームワークです。どのAPI.AI、Amazon Lex、WIT.AIなどががこのトレーニングと推論を使用するプラットフォームを提供していますが、それ自体が別のエンジンであり、深い学習フレームワークではありません。 API.AIは、会話が進むにつれてデータスロットを埋めながら会話を行うことを可能にするダイアログとコンテキストの構造を提供しますが、これは深い学習エンジンの範囲外です。チャットボットプラットフォームは、音声認識や音声/文章の標準形式への変換などのサブタスクに対して、深い学習エンジン（およびそのモデル）を活用します。