LUIS - エンティティとしてフレーズを識別するマイクロ認知サービスフレーズリスト機能

Question

LUISは素晴らしいツールでした。私たちはチャットボットを書くために出発し、私たちはLUISサービスを使いたいと思っていました。 LUISは、特定のテキストからさまざまなMicrosoft製品を識別します。

私はLUISは、Visual Studioの2010" sharepoint 2010、sharepoint 2013、visual studio 2013を特定したい、のは、言ってみましょう技術製品などなど。私たちは、追加しようとした 『上記のように製品』機能と追加昏睡区切り値のみsharepointにただしモデルのスティック、visual - 。。基本的には単一の単語フレーズを識別することができません

いくつかのデータとの訓練の後、それは技術としてsharepointとvisualを識別することが可能である（実体は）しかし、必要に応じて全体のフレーズが機能していません。

次に、sに切り替えましたRegExもこの(SharePoint)\s*(2013|2007|2010)と非常に単純です。それでも、それを単一のフレーズとして識別することはできません。

誰か助けてくれますか？

Answer 1

クイックアップデート...「SharePoint 2013」が全体的に製品であることをモデルに理解させるための論理を正しく取得できました。しかし、同じ文脈を与えた後、「フレーズリストの特徴」にない他のプロダクトを予測することはできません。

「技術と製品」という単一の文字を正しく予測し始めると、「私はBizTalkで作業しました」、「私はSQLで作業しました...」（すべて1文字の単語）をトレーニングしました。 「SharePoint 2016」を作ったのですが、「SharePoint」のみをプロダクトと予測し、成功した単語をすべて追加し、「SharePoint 2016」とビンゴと一緒に追加しました...

これまでのところは良い

...ここ

モデルはかなりコンテキストのパターンも様々な製品の命名方法については安定していることを今、トリッキーなことですが、私はそれが「私を予測したかったです残念ながら、Exchange 2016で働いていました動作しません。それは、製品として "交換"だけを予測していました。それから、私はいくつかの項目で同じ文脈（「私はYYYYで働いた」）で多くの訓練を受けました。少なくとも今、パターンマッチングはパターンを理解していたはずです。 「私はVisual Studio 2016で作業しました」という発話を与えたとき、「Visual Studio 2016」がその製品であることを予測することができませんでした。 「Visual Studio」を製品として予測しただけでした。このフレーズでは、「Visual Studio」、「Visual Studio 2013」、「Visual Studio 2010」を追加して訓練を受け、正常に予測されていることに注意してください。どうすれば "Visual Studio 2016"がプロダクトであるかを予測できないのですか？フレーズリストに追加する商品はいくつありますか？今、AIはどうですか？

アイデアはコンテキストに基づいており、いくつかのパターンでは、残りの「製品」を容易に予測できるはずです。私は何が欠けているのですか？

Answer 2

私はLUISで同様の学習曲線に直面しています。あなたが望むものは単純なエンティティを使用してください。私はあなたが必要とする単語数のバリエーションごとに最低3発話を練習しなければならないことを発見しました。したがって、ピックアップしようとしているエンティティが1〜5語を持つことができれば、1フレーズあたり15の発声が必要です。それは15です "私はそのような"フレーズに取り組んだ。 "私はそのようなものを使う方法を知っている"のような別のフレーズも欲しければ、それに少なくとも15の発言が必要です。要するに、たくさんの発話が必要です。また、あなたのエンティティが「2017」や「3」などの数字や「of」「the」「the」「of」などの単語をミックスすると、追加の発話が必要になることもあります。私は私が私が私が私が偽物で働いていた見通し2017
に取り組んだのVisual Studio
に取り組ん2017
に取り組んで視覚的
に取り組んでスタジオ
に取り組ん

：あなたのケースでは、の最低限の必要があるだろう私は私がGoogleマップの歩数計アプリ
に取り組んで私はビジネス
のためにSkypeで働いていた2017ワード文書
に取り組んだマイクロソフトのVisual Studio
に取り組んアプリケーション
私はアプリケーション
用のVisual Basicに取り組ん私は私は私が上で働いていた1 2 3 4 5
に取り組ん
大きな小さな小さな船の帆に取り組ん
コンピュータアプリケーションのトレーニング情報に働いていた、緑、青、赤、オレンジ、黄色

アイデアを入手しますか？それぞれの発話でエンティティにタグを付けるようにしてください。

類似しているが異なる種類のフレーズがある場合は、LUISのフレーズリスト機能を使用して15項目を追加することができます。だから、 "私は使い方を知っている"と言いましょう。 "私が働いた"のようなフレーズリストを作成し、フレーズリストを追加してください：

私は
私は使い方を知っています
私はここに等...私は
せいぜいだ私は
で良いよ、私は
と良いよ