LUIS 列表实体

Question

我正在使用“列表”实体。但是，我没有达到预期的效果。

这是我的 LUIS 意图：

• getAnimal

  • 我想养一只猫**[动物]**。

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以下是我对 LUIS 实体的了解：

列出实体 [动物]

• cat: 俄罗斯蓝、波斯猫、英国短毛猫
• dog: 斗牛犬、德国牧羊犬、比格犬
• rabbit: 荷兰垂耳，美国毛茸茸的垂耳，佛罗里达白

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以下是我的 LUIS 短语列表：

短语列表 [animal_phrase]

• cat、russian blue、persian cat、british shorthair、dog、bulldog、german shepard、beagle等

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希望： 当用户输入“I want to get a beagle”时。它将与“getAnimal”意图匹配。

实际： 当用户输入“I want to get a beagle.”时，将匹配“None”意图。

请帮忙。您的帮助将不胜感激。

Answer 1

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，以便能够从短语中分离了解意图和实体列表。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，将信号增强到动物可能的样子。

正如documentation on phrase lists 所说，

特征有助于 LUIS 识别意图和实体，但特征 本身不是意图或实体。相反，功能可能 提供相关术语的示例。

--特征，在机器学习中，是系统观察到的数据的显着特征或属性，以及在使用短语列表时添加到组/类中的内容

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开始

1。创建一个名为Animal 的简单实体

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2。为您的 getAnimal 意图添加更多话语。

遵循here 概述的最佳做法，您应该每个意图至少包含 15 个话语。确保包含大量Animal 实体的示例。 3. 请注意在您的话语中包含对 LUIS 学习有价值的变体（不同的词序、时态、语法正确性、话语长度和实体本身）。如果您需要更多详细信息，强烈建议阅读此StackOverflow answer I wrote on how to build your app properly get accurate entity detection。

上面蓝色突出显示的单词是标记为简单 Animal 实体的标记

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3。使用短语列表。

确保包含的值不只是 1 个字长，而是 2、3 和 4 个字长，因为不同的动物名称可能有这么长（例如 @987654335 @、irish setter、english springer spaniel 等）我还包括了 40 个动物品种名称。不要羞于将建议的相关值添加到您的短语列表中。

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在训练您的应用以根据您的更改对其进行更新后，祝您成功！

在“I want a beagle”下方达到了正确的意图。 LUIS 甚至可以在实体提取中检测到未在应用中输入的动物。