Watson Conversation：从 JSON "dump" 文件恢复工作区时丢失了什么？
Watson Conversation: What is lost when restoring a Workspace from a JSON "dump"-file?
当从其 JSON 转储文件中恢复之前训练有素的 Watson Conversation Workspace 时，"lost" 是什么或它具有何种可衡量的影响？
在我看来，在一个小型示例工作区中，机器人又是 运行。很可能没有以前那么好。
考虑未来更大的工作空间：有没有办法
- 量化and/or衡量这种质量损失？
- 到 "retrain" 机器人（在从其转储中恢复经过训练的工作区后恢复原始机器人质量）？
如果是：最好的解决方案是什么？
当您恢复或保留更大的 Watson 工作区（如果它包含大量意图或实体）时，它将按原样创建，除非您的帐户计划或凭据已过期
工作区 JSON 文件包含对话框的完整定义。 If you trained the dialog using the improve feature，则该训练也是导出/导入工作空间的一部分。该结构包含 examples 和 counterexamples 的元素，这些元素在训练和改进过程中被捕获。
底线：When you export a trained workspace, importing the workspace nothing is lost。
当从其 JSON 转储文件中恢复之前训练有素的 Watson Conversation Workspace 时，"lost" 是什么或它具有何种可衡量的影响？
在我看来，在一个小型示例工作区中，机器人又是 运行。很可能没有以前那么好。
考虑未来更大的工作空间：有没有办法
- 量化and/or衡量这种质量损失？
- 到 "retrain" 机器人（在从其转储中恢复经过训练的工作区后恢复原始机器人质量）？ 如果是：最好的解决方案是什么？
当您恢复或保留更大的 Watson 工作区（如果它包含大量意图或实体）时，它将按原样创建，除非您的帐户计划或凭据已过期
工作区 JSON 文件包含对话框的完整定义。 If you trained the dialog using the improve feature，则该训练也是导出/导入工作空间的一部分。该结构包含 examples 和 counterexamples 的元素，这些元素在训练和改进过程中被捕获。
底线：When you export a trained workspace, importing the workspace nothing is lost。