1294e9264473bf6e1174dc57680171f2

Den LUIS har vært et flott verktøy. Vi begynte å sette ut for å skrive en chatbot og vi ønsket å konsumere LUIS tjenester. Vi ønsker LUIS å identifisere ulike Microsoft-produkter fra en gitt tekst.


La oss si, jeg vil LUIS å identifisere `sharepoint 2010`, `sharepoint 2013`, `visual studio 2013`., Visual Studio 2010 . Etc som Technology Products Vi prøvde å legge til 'Produkter' funksjonen og lagt koma delte verdier som vist ovenfor Men modellen holder seg til bare `sharepoint`, `visual`-. Utgangspunktet enkelt ord Det er ikke i stand til å identifisere uttrykket.


Etter trening med noen data, er det i stand til å identifisere `sharepoint`og `visual`som Technology (enhet) men hele setningen som trengs fungerer ikke.


Da vi byttet over til enkel RegEx også med dette `(SharePoint)\s*(2013|2007|2010)`veldig rett frem. Det er fortsatt ikke i stand til å identifisere den som en enkelt setning. 


Kan noen hjelpe meg med dette?

 
LUIS - microsoft kognitiv tjenester setning listefunksjonen til å identifisere fraser som Entities
==================================================================================================


coredump.biz
2019.47

Rask oppdatering ... Jeg er i stand til å få logikken rett til å gjøre modellen forstå at "Sharepoint 2013" på sin helhet er et produkt. Men etter å ha gitt den samme sammenheng er det ikke i stand til å forutse eventuelle andre produkter som ikke er i "Phrase liste funksjoner".


Jeg har trent med "Jeg jobbet på BizTalk", 'Jeg jobbet på SQL '.... (alle single brev ord), når det begynner å forutsi enkelt bokstav 'Teknologi / Produkt' riktig. Jeg ga Ytring som' jeg jobbet med Sharepoint 2016" , så er det spådd bare 'Sharepoint' som produkt. da jeg lagt til alle suksess-single-ord Produkter og sammen med dem jeg ga 'Sharepoint 2016' og bingo ... det fungerte. 


Så langt så bra...


Her er en lur ting, nå som modellen er ganske mye stabilisert om mønsteret av sammenheng og også måten ulike Produktene er navngitt, ønsket jeg å forutsi "Jeg jobbet på Exchange 2016" dessverre er det ikke fungerte. Det eneste spådd "Exchange" alene som et produkt. Da jeg trente mye med samme kontekst ( "Jeg jobbet på YYYY") med noen få elementer. Minst nå skal mønstertilpasningen algo har forstått mønster. Når ga ytringen som "Jeg jobbet på Visual Studio 2016" den ikke klarte å forutse at "Visual Studio 2016" er produktet. Det eneste spådd "Visual Studio" som et produkt. Nå må du være oppmerksom på at i de setningene jeg også lagt til "Visual Studio", "Visual Studio 2013", "Visual Studio 2010" og trent og blir spådd suksess. Howcome det er nå ikke i stand til å forutsi "Visual Studio 2016" er et produkt ???? Hvor mange slike produkter bør jeg legge til Phrase listen? Hvordan er det AI nå?


Ideen er basert på kontekst og med noen få mønstre det bør være i stand til å forutsi resten av 'produkter' med letthet. Hva er det jeg mangler ???

 

Jeg har møtt en tilsvarende lærekurve med LUIS. For hva du vil skal du bare bruke en **enkel** enhet. Jeg har funnet ut at du må trene med minimum 3 ytringer for hvert nummer-of-ord varianter du ønsker. Så hvis enheten du prøver å plukke opp kan ha en til fem ord du trenger 15 ytringer per setning. Så det er 15 "Jeg jobbet på slike og slike" fraser. Hvis du ønsker en annen setning også, for eksempel "jeg vet hvordan du bruker slik og slik", trenger du minst en annen 15 ytringer for det også. Kort sagt, trenger du mange ytringer. Og jeg har også opplevd at hvis din enhet blander i antall ord som "2017" eller "tre", eller ord som "av", "den" "for" "in" osv, kanskje du trenger flere ytringer. I ditt tilfelle må du ha et minimum av:   
  

Jeg jobbet på studio   

jeg jobbet på visuell   

Jeg jobbet på 2017   

jobbet jeg på Visual Studio   

jeg jobbet på outlook 2017   

jobbet jeg på falske programmet   

jeg jobbet på Microsoft Visual Studio   

jeg jobbet på 2017 Word-dokumenter   

jeg jobbet på Skype for business   

jeg jobbet på Google maps skritteller app   

jeg jobbet med Visual basic for Applications   

jeg jobbet på dataprogram treningsinformasjonen   

jeg jobbet på store lille lille båten seiler   

jeg jobbet på en to tre fire fem   

jeg jobbet på grønn blå rød oransje gul  



Få ideen? Sørg for at du merker den enhet i hver ytring.


Videre, hvis du har lignende, men forskjellige typer setninger, kan du bruke uttrykket List funksjon i LUIS stedet for å sette i ytterligere 15 elementer. Så la oss si at du også vil ha "Jeg vet hvordan du bruker ..." bare lage en liste over setninger som heter noe sånt som "Jeg jobbet på" og legge setning lister som:


Jeg jobbet på   

jeg vet hvordan du bruker   

Jeg er flink med   

jeg er flink med   

jeg er god til   

jeg er best på   

... etc  


 