ナンセンス・クエリーをLUISに対処する方法は？

Question

私はこれらのうちのいくつかをカバーするつもりはないことを知っていますが、人が聞くことができるあらゆるナンセンスな質問を作成することはできません。

誰かが50語の文を入力したとしても。より大きな問題は、LUISへのクエリを取得した場合、エンティティを特定しなくても、正しくないインテントをLUISに割り当てることです。

どうすればよいですか？

Answer 1

これらのケースを処理するには、他のインテントにラベル付きの発言を追加し、時折、不在の発言をNoneインテントに追加する方がよいでしょう。モデルが非非意図を予測するのに適している場合は、無意味の予測をよりよく予測することでこれも実行されます（LUISは、意図を切り出すのではなく、意図に一致させようとします）。

エンティティが認識されずにトリガされている（したがって間違ったインテントがトリガされたと思われる）場合、これはアプリケーションレベルで処理され、インテントをユーザに曖昧にします。 verboseフラグをtrueに設定した場合は、上位3つのスコアインテントを使用して、それらをユーザーにオプションとして提示できます。その後、適切なダイアログに戻ることができます。

あなたが意図したインテント/ダイアログに移動した後は、インテントにadd that utteranceというプログラムAPIを呼び出すことができます。ラベル付きの発話を個別に追加すると問題が発生する可能性があります（プログラムAPIの上限は1か月あたり10万トランザクション、1秒あたり10トランザクションの割合）ので、代わりに発声とconduct batch labelingを集計できます。情報の追加ビット。バッチアップロードごとに100個の制限された発声があります。

Answer 2

Steven's answerに加えて、あなたはSuggested Utternacesタブを持っています。これは、アルゴリズムの一種であり、強化された学習アプローチのヒントです。