使用MxNet而不是API.AI（DialogFlow），LUIS，WIT.AI或任何其他AI框架開發chatboat有什麼好處？

Question

我想爲我的零售商店項目開發自己的chatbot。我已經檢查了API.AI（DialogFlow），LUIS，WIT.AI和Whatsan虛擬代理等不同的框架。但我也遇到過MXNet。因此，如果我使用MxNet開發我自己的聊天機器人，那麼比上面討論的其他內容有什麼優勢內建的API

Answer 1

優於現有框架

MXNet深度學習框架可以用來實施，培訓和部署，可以解決文本分類和情感分析問題的深層神經網絡。

**提高同義詞，上位詞，下義詞和**

讓我們假設用戶詢問蘇打水，但你的聊天機器人只知道特定的術語，如可口可樂，百事可樂，是蘇打的下義詞。上位詞，同義詞和下位詞可以用英語來處理，因爲NLP資源有很多，稱爲同義詞庫和本體，但它們通常用於通用語言。因此，可口可樂這個非常特殊的領域術語不太可能成爲這類資源的一部分。

您可以嘗試查找適合您的問題或由您自己構建的現有詞庫。由領域專家構建的資源非常昂貴，但非常準確。通過機器學習，您可以創建語言（語言）基礎資源，尤其是深度學習技術，這對您的用例來說可能足夠好。

最終結論

• 如果我們使用MXNet，我們需要學習機 經驗從頭開始建立聊天室，我們需要的資源和時間。這是開源的，我們也不能得到 的支持。因此，其他替代方案是使用用於解決一般NLP問題的工具（即 Dialogflow，Wit.ai，IBM watson代理協助等）以及定製服務器 側邏輯組合來獲得更強大的功能。

Source

Answer 2

MXNet是一個可以進行通用模型訓練和推理的深度學習框架。什麼API.AI，亞馬遜Lex，WIT.AI等做的是提供一個平臺，使用這個培訓和推理，但它本身是一個單獨的引擎，而不是一個深度的學習框架。例如，API.AI提供了對話框和上下文結構，這允許在通話進行時填充數據插槽時進行對話，但這不在深度學習引擎的範圍內。 chatbot平臺將利用深度學習引擎（及其模型）執行其子任務，如語音識別和將口頭/書面文本轉換爲規範形式。 MXNet的