在意图识别的时候，如何让问题也参与到意图分类的计算中

如果需要让问题也参与到意图分类的计算中（即问题和答案的语义关系一起影响分类结果），可以通过以下方式实现。这种方式更适合于上下文关联性强的场景，比如根据问题和答案的语义共同决定分类标签。

1、方法 1：问题 和 用户回答 合并为一个输入

我们可以将 问题 和 用户回答 合并为一个输入，通过以下两种方式改进计算逻辑：

1. 拼接问题和回答：将问题和用户回答拼接在一起作为模型的输入，模型会基于整体语义进行分类。
2. 问题对标签的贡献权重：显式将问题对分类结果的影响分开处理，动态调整问题的权重。

from transformers import pipeline

# 加载 IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-NLI 模型
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                      model="IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-NLI")

# 问题和标签
question = "您最关心以下哪一方面的服务？"
labels = ["物流问题", "售后服务", "产品质量", "价格"]

# 拼接问题与回答
user_input = input("请输入您的回答：")
combined_input = f"问题：{question} 回答：{user_input}"

# 进行分类
result = classifier(combined_input, labels)

# 输出分类结果
predicted_label = result['labels'][0]
print(f"根据您的回答，我们判断您关注的是：{predicted_label}")

# 输出每个标签的得分
for label, score in zip(result['labels'], result['scores']):
    print(f"标签：{label}, 得分：{score:.2f}")

2、方法2 ：分开计算问题和回答的贡献

如果希望更精细地处理问题和回答对分类的贡献，可以分别对 问题 和 回答 进行分类打分，然后按照一定的权重合并得分

# 分别对问题和回答分类
question_scores = classifier(question, labels)['scores']
answer_scores = classifier(user_input, labels)['scores']

# 设置权重
question_weight = 0.4
answer_weight = 0.6

# 合并得分
final_scores = [q * question_weight + a * answer_weight for q, a in zip(question_scores, answer_scores)]

# 获取最高得分的标签
predicted_label = labels[final_scores.index(max(final_scores))]

print(f"根据问题和您的回答，我们判断您关注的是：{predicted_label}")

# 输出详细得分
for label, score in zip(labels, final_scores):
    print(f"标签：{label}, 综合得分：{score:.2f}")

示例运行流程（权重合并方式）：

假设问题和回答的初始得分如下：

标签	问题得分	回答得分	综合得分（权重 0.4：0.6）
物流问题	0.7	0.9	0.82
售后服务	0.2	0.1	0.14
产品质量	0.05	0.03	0.038
价格	0.05	0.02	0.038

最后输出结果

根据问题和您的回答，我们判断您关注的是：物流问题
标签：物流问题, 综合得分：0.82
标签：售后服务, 综合得分：0.14
标签：产品质量, 综合得分：0.04
标签：价格, 综合得分：0.04

方法比较：

拼接问题和回答：

• 优点：简单直观，只需一次分类，模型会综合语义信息。
• 缺点：对模型的语义理解能力依赖较高，无法精细调整问题和回答的权重。

分开计算问题和回答：

• 优点：可以显式调整问题和回答对结果的影响权重，适合需要明确区分两部分贡献的场景。
• 缺点：需要两次分类，计算开销稍大。

适用场景：

1. 拼接方式：适合问题和回答密切相关，且问题本身不会动态变化的场景（如问卷调查）。
2. 权重方式：适合需要明确控制问题和回答对分类结果影响的场景（如动态问答系统）。