【发布时间】：2019-09-26 18:35:00
【问题描述】：
我们有一个用 C# SDK V3 设计的机器人。 该功能是这样的，在用户输入时，查询被传递给 qnamaker 并将答案提供给用户。如果在 qnamaker 中没有找到答案，则搜索为 定向到共享点。
有一个新要求，其中在询问任何搜索关键字时，机器人必须向用户提供处理过的文件 - 为此目的实现了一个 web api。尝试将此 Web api 集成到机器人中时出现问题。
添加了一个新的意图来调用这个 web api。但是，添加此意图扰乱了现有功能。因此，我决定继续使用模式——添加简单实体并创建模式。
我不确定添加模式是否是解决此问题的正确解决方案。我现在面临的问题是，当我在添加所有实体话语后在 qnamaker 中进行测试时，即使经过多次训练，基于模式的输入也不会显示某些话语的实体或模式预测。
【问题讨论】：
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你认为你可以添加任何例子吗？
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问题似乎不一定是 LUIS 的模式特征，而是实体检测存在问题 - LUIS 模型需要更多的训练数据来构建/ 可能出现简单实体的地方。 - 从列表实体到简单实体的切换也很好，因为使用列表您只能检测您指定的实体（没有机器学习，只有精确的文本匹配）。所以我会 1. 首先尝试通过构建更多模型来改进实体检测 2. 验证模式是否正确检测到模式，但没有检测到实体（潜在错误）
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我将发布 SO 帖子的链接，描述如何构建模型以改进实体检测：stackoverflow.com/questions/52752218/luis-list-entity/…
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感谢@Zeryth，您对训练模型的建议越来越有帮助
标签： c# botframework azure-language-understanding