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我正在使用“列表”实体。但是,我没有达到我的预期结果。
以下是我对 LUIS 意图的了解:
getAnimal
以下是我对 LUIS 实体的了解:
列出实体[动物]
猫
:俄罗斯蓝猫、波斯猫、英国短毛猫狗
:斗牛犬、德国牧羊犬、比格犬兔子
:荷兰垂耳兔、美国绒毛垂耳兔、佛罗里达白垂耳兔以下是我的 LUIS 短语列表:
短语列表 [animal_phrase]
猫
、俄罗斯蓝
、波斯猫
、英国短毛猫
、狗
、斗牛犬
、德国牧羊犬
、小猎犬
等所需:当用户输入“我想要一只小猎犬
”时。它将与“getAnimal
”意图匹配。
实际:当用户输入“I Want to Get a beagle.
”时,它将与“None
”意图匹配。
请帮忙。我们将不胜感激您的帮助。
最佳答案
因此,使用短语列表是一个很好的开始方式,但是您需要确保为 LUIS 提供足够的数据,以便能够了解意图以及与短语分开的实体列表。您很可能需要添加更多话语。
此外,如果您的最终目标是让 LUIS 识别 getAnimal
意图,我会取消列表实体,而是使用简单实体来利用LUIS 的机器学习,并与短语列表结合使用,以增强动物可能长相的信号。
作为documentation on phrase lists州,
Features help LUIS recognize both intents and entities, but features are not intents or entities themselves. Instead, features might provide examples of related terms.
--在机器学习中,特征是系统观察到的数据的显着特征或属性,以及使用短语列表时添加到组/类的内容
<小时/>开始
Animal
getAnimal
意图添加更多话语。以下概述的最佳实践 here ,您应该每个意图至少包含 15 个话语。确保包含大量动物
实体的示例。3. 请注意在话语中包含对 LUIS 学习有值(value)的变体(不同的词序、时态、语法正确性、话语长度和实体本身)。强烈推荐阅读这篇StackOverflow answer I wrote on how to build your app properly get accurate entity detection如果您想了解更多详细信息。
上面 azure 突出显示的单词是标记为简单 Animal
实体的标记
请确保包含的值不只是 1 个单词长,而是 长度为 2、3 和 4 个单词,因为不同的动物名称的长度可能会那么长(例如 骑士查理王小猎犬
、爱尔兰塞特犬
、英国史宾格犬
等)我还包括了 40 个动元素种名称。不要羞于将向您建议的相关值添加到您的短语列表中。
下面的“我想要一只小猎犬
”达到了正确的意图。 LUIS 甚至能够检测实体提取中未输入应用程序的动物。
关于azure - LUIS 列出实体,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52752218/
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