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  • #19
Closed
Open
Created Apr 23, 2021 by Mischa Buchhofer@stmibuchDeveloper4 of 4 tasks completed4/4 tasks

Endpoints für die Analyse der Qualität der Chatbot-Struktur

  • Der IntentFinder erzeugt Wissen für einen Chatbot. Dieses erzeugte Wissen soll eine gewisse Qualität aufweisen, insb. sind zu ähnliche Intents und eine Dopplung von Intents zu vermeiden -- vgl. #18 (closed)
  • Die MongoDB ist gefüllt, jetzt wird beispielsweise die RKI-Seite verarbeitet, dort werden Intents und Antworten erkannt. In der DB soll keine Dopplung sein, daher benötigt eine Möglichkeit, um ähnliche Intents abfragen zu können. Darum geht es hier.

Tasks:

  • Implementierung eines Endpoints (KTOR), der zu allen Intents einen Ähnlichkeitsanalyse durchführt und einen Report zurückgibt
    • OpenAPI Response implementieren
  • Implementierung eines Endpoints (KTOR), der zu allen Intents einen Report bezüglich der Balance der alternativen Fragen zurückgibt
    • OpenAPI Response implementieren

Akzeptanzkriterien:

  • AK1:Berücksichtigung der Ergebnisse aus #8 (closed)
  • AK2:Implementierung von Mindestens einem Unit-Test

weitere Informationen

  • https://rapidapi.com/de/textanalysis/api/text-summarization/
Edited Jul 04, 2021 by Patrick Schlindwein
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