【发布时间】：2018-02-08 12:17:41
【问题描述】：
我训练了我的 luis 模型以识别名为“getDefinition”的意图，其中的示例话语例如："What does BLANK mean" 或 "Can you explain BLANK to me?"。它正确识别意图。我还添加了一个名为"topic" 的实体，并训练它识别用户正在询问的主题。问题在于，如果我之前在其中一个话语中使用了该特定术语，luis 只能识别用户询问的确切主题。
这是否意味着我必须使用用户可以询问的所有可能术语来训练它，还是有什么方法让它识别它？
例如，当我询问"What does blockchain mean" 时，它正确地将entity（主题）识别为区块链，因为话语中有区块链这个词。但是，如果我就“what does mining mean"”之类的另一个主题提出相同版本的问题，它不会将其识别为entity。
使用列表或短语列表似乎并不能解决问题。我希望最终让机器人响应数千个主题，在列表中输入每个主题既乏味又不方便。有没有办法 LUIS 可以仅从上下文中识别出它的主题？
最好的方法是什么？
同样的疑问，有点修改。抱歉在这里转帖this。
【问题讨论】：
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您在模型中为实体主题标记了多少个不同的值？ LUIS 将能够管理未知值，但必须正确训练
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您的意思是创建一个具有多个值的列表实体吗？但它是一组封闭的价值观。这里的实体类型也是“简单”。
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不，我的意思是“简单”类型的实体。您必须标记话语中的样本值才能链接到该实体。你标记了多少？这些标记值是不同的还是总是相同的值？
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另外，我们如何在创建话语时向实体添加多个值？
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好的...所以我们必须创建类似类型的示例话语，例如区块链是什么意思？，数据挖掘是什么意思？或者人工智能是什么意思？然后训练？
标签： botframework azure-language-understanding