Сводка
- Шаблоны в LUIS зависят в первую очередь от способности обнаруживать объект для правильного сопоставления с шаблоном.
- Использование простой объект и список фраз для ускорения обнаружения этого простого объекта.
Списки фраз используются для "усиления" сигнала другого объекта, но полагаются на объекте, для которого вы пытаетесь повысить сигнал, чтобы иметь достаточно данных для его идентификации, по крайней мере, в некоторых случаях.
Итак, допустим, у вас правильно определена простая Apple
сущность , и LUIS правильно определяет значения, такие как Golden Delicious
, Granny Smith
, Cosmic
и др. c. Возможно, он даже может правильно определить новый (готовый) урожай яблок Flamingo
, даже если вы явно не пометили значение Flamingo
как объект Apple
в высказывании.
LUIS использует машинное обучение основано на контексте высказываний, чтобы определить: «О да, обычно здесь может возникать сущность Apple
, поэтому Flamingo
должно быть Apple
». Flamingo
также является английским sh словом, поэтому LUIS уже имеет «базовые знания» об этом слове (например, на основе языка Engli sh может знать, что это существительное).
Но что, если в университете было создано новое название урожая яблок, которого не было в Engli sh - например, Jirio
. LUIS не имеет базовых знаний об этом слове, как это было с Flamingo
. Таким образом, вы можете создать список фраз , чтобы помочь правильно идентифицировать Jirio
как Apple
.
Я могу создать новый список фраз Apples
и включить значения LOTS, такие как Golden Delicious
, Granny Smith
, Jirio
и др. c. И когда LUIS смотрит: «Я не знаю, что такое Jirio
, но я знаю, что такое Golden Delicious
. A Jirio
выглядит так же, как Golden Delicious
в соответствии с фразой Apples
список, и, следовательно, более вероятно, чтобы пометить Jirio
как Apple
сущность.
Связанные сообщения StackOverflow, которые также полезны (с снимками экрана!) :