NLP-функции позволяют обрабатывать сообщения, извлекать из них намерения и сущности, а также управлять обработкой текста.
nlp.parseПарсит текст на естественном языке.
Сигнатура: nlp.parse(message string|UserMessage) Sentence
Аргументы: message — текст на естественном языке или объект UserMessage.
Возвращаемое значение: Объект Sentence, содержащий информацию о всех намерениях и сущностях исходного сообщения.
Функция извлекает из текста только сущности чисел и даты/времени. Для работы с намерениями и другими сущностями используйте функцию
nlu.parse.
Пример использования:
$sentence = nlp.parse(queue.first()) // парсим первое сообщение пользователя
nlp.joinОбъединяет два текста на естественном языке в один и затем парсит его.
Сигнатура: nlp.join(message1 string|UserMessage, message2 string|UserMessage) Sentence
Аргументы:
message1 — текст на естественном языке или объект UserMessage.message2 — текст на естественном языке или объект UserMessage.Возвращаемое значение: Объект Sentence, содержащий информацию о всех намерениях и сущностях объединенного сообщения.
Пример использования:
$sentence = nlp.join(queue.lastNth(2), queue.lastNth(1)) // объединяем предпоследнее и последнее сообщения пользователя и затем парсим его
nlp.setPerceptionПозволяет установить сообщение пользователя для обработки в других узлах (блоках) схемы бота.
Сигнатура: nlp.setPerception($sentence Sentence)
Аргументы: sentence — объект Sentence, содержащий информацию о намерениях и сущностях сообщения.
Возвращаемое значение: Отсутствует.
Пример использования:
$sentence = nlp.join(queue.lastNth(2), queue.lastNth(1)) // объединяем предпоследнее и последнее сообщения пользователя и затем парсим его
nlp.setPerception($sentence) // Теперь остальные узлы схемы будут работать с сообщением $sentence