使用MxNet而不是API.AI（DialogFlow），LUIS，WIT.AI或任何其他AI框架开发chatboat有什么好处？
我想为我的零售商店项目开发自己的chatbot。我已经检查了API.AI（DialogFlow），LUIS，WIT.AI和Whatsan虚拟代理等不同的框架。但我也遇到过MXNet。因此，如果我使用MxNet开发我自己的聊天机器人，那么比上面讨论的其他内容有什么优势内建的API使用MxNet而不是API.AI（DialogFlow），LUIS，WIT.AI或任何其他AI框架开发chatboat有什么好处？
优于现有框架
MXNet深度学习框架可以用来实施，培训和部署，可以解决文本分类和情感分析问题的深层神经网络。
**提高同义词，上位词，下义词和**
让我们假设用户询问苏打水，但你的聊天机器人只知道特定的术语，如可口可乐，百事可乐，是苏打的下义词。上位词，同义词和下位词可以用英语来处理，因为NLP资源有很多，称为同义词库和本体，但它们通常用于通用语言。因此，可口可乐这个非常特殊的领域术语不太可能成为这类资源的一部分。
您可以尝试查找适合您的问题或由您自己构建的现有词库。由领域专家构建的资源非常昂贵，但非常准确。通过机器学习，您可以创建语言（语言）基础资源，尤其是深度学习技术，这对您的用例来说可能足够好。
最终结论
- 如果我们使用MXNet，我们需要学习机 经验从头开始建立聊天室，我们需要的资源和时间。这是开源的，我们也不能得到 的支持。因此，其他替代方案是使用用于解决一般NLP问题的工具（即 Dialogflow，Wit.ai，IBM watson代理协助等）以及定制服务器 侧逻辑组合来获得更强大的功能。
MXNet是一个可以进行通用模型训练和推理的深度学习框架。什么API.AI，亚马逊Lex，WIT.AI等做的是提供一个平台，使用这个培训和推理，但它本身是一个单独的引擎，而不是一个深度的学习框架。例如，API.AI提供了对话框和上下文结构，这允许在通话进行时填充数据插槽时进行对话，但这不在深度学习引擎的范围内。 chatbot平台将利用深度学习引擎（及其模型）执行其子任务，如语音识别和将口头/书面文本转换为规范形式。 MXNet的
可我知道为什么负排名？ –