Modelele ajuta la predictia – LUIS – Azure Cognitive Services

• 11/11/2019
• 3 minute de citit

• • A

  • D

  • d

  • J

  • 9

In acest articol

Modelele sunt concepute pentru a imbunatati precizia atunci cand mai multe enunturi sunt foarte asemanatoare. Un model va permite sa obtineti mai multa acuratete pentru o intentie, fara a furniza mai multe enunturi.

Modelele rezolva increderea cu intentie redusa

Luati in considerare o aplicatie de resurse umane care raporteaza pe organigrama in legatura cu un angajat. Avand in vedere numele si relatia unui angajat, LUIS returneaza angajatii implicati. Luati in considerare un angajat, Tom, cu numele managerului Alice, si o echipa de subordonati numiti: Michael, Rebecca si Carl.

Enunturi Intentia prevazuta Scorul intentiei Cine este subalternul lui Tom? GetOrgChart .30 Cine este subordonatul lui Tom? GetOrgChart .30

Daca o aplicatie are intre 10 si 20 de enunturi cu lungimi diferite de propozitie, ordine de cuvinte diferite si chiar cuvinte diferite (sinonime de „subordonat”, „gestioneaza”, „raporteaza”), LUIS poate obtine un scor de incredere scazut. Creati un model pentru a-l ajuta pe LUIS sa inteleaga importanta ordinii cuvintelor.

Modelele rezolva urmatoarele situatii:

• Scorul intentiei este scazut
• Intentia corecta nu este scorul de sus, ci prea aproape de scorul de sus.

Modelele nu sunt o garantie a intentiei

Modelele utilizeaza un amestec de tehnologii de predictie. Setarea unei intentii pentru o enuntare a unui sablon intr-un model nu este o garantie a predictiei intentiei, ci este un semnal puternic.

Modelele nu imbunatatesc detectarea entitatii de invatare automata

Un model este menit in primul rand sa ajute la predictia intentiilor si rolurilor. Pattern.any Entitatea este folosit pentru a extrage entitati cu forma libera. In timp ce modelele folosesc entitati, un model nu ajuta la detectarea unei entitati de invatare automata.

Nu va asteptati sa vedeti o predictie imbunatatita a entitatii daca strangeti mai multe enunturi intr-un singur model. Pentru ca entitatile simple sa se declanseze, trebuie sa adaugati enunturi sau sa utilizati entitati de lista, altfel modelul dvs. nu se va declansa.

Modelele folosesc roluri de entitate

Daca doua sau mai multe entitati dintr-un model sunt legate contextual, modelele folosesc roluri de entitate pentru a extrage informatii contextuale despre entitati.

Scorurile de predictie cu si fara tipare

Avand suficient exemplu de enunturi, LUIS ar putea creste increderea in predictie fara modele. Modelele maresc scorul de incredere fara a fi nevoie sa oferiti cat mai multe enunturi.

Potrivire de model

Un model este asortat pe baza detectarii mai intai a entitatilor din interiorul modelului, apoi validarea restului cuvintelor si ordinea cuvintelor modelului. Entitatile sunt necesare in model pentru ca un model sa se potriveasca. Modelul se aplica la nivelul simbolului, nu la nivelul personajelor.

Aplicatii numai cu model

Puteti crea o aplicatie cu intentii care nu au exemple de enunturi, atata timp cat exista un model pentru fiecare intentie. Pentru o aplicatie numai cu model, modelul nu ar trebui sa contina entitati de invatare automata, deoarece acestea necesita exemple de enunturi.

Model.orice entitate

Modelul: orice entitate va permite sa gasiti date in forma libera in cazul in care formularea entitatii face dificila determinarea sfarsitului entitatii din restul enuntului.

O aplicatie de resurse umane ii ajuta pe angajati sa gaseasca formulare de companie.

Enunt Unde este HRF-123456 ? Cine a scris HRF-123234 ? HRF-456098 este publicat in franceza?

Cu toate acestea, fiecare formular are atat un nume formatat, utilizat in tabelul precedent, cat si un nume prietenos, cum ar fi Solicitati mutarea de la un angajat nou in compania 2018 versiunea 5.

Enunturile cu numele prietenos al formularului arata ca:

Enunt Unde este Solicitarea mutarii de la un angajat nou in compania 2018 versiunea 5 ? Cine a fost autorul „Solicitati mutarea unui angajat nou in compania 2018 versiunea 5” ? Solicitati mutarea de la un angajat nou in compania 2018 versiunea 5 este publicata in franceza?

Lungimea variabila include cuvinte care pot confunda LUIS despre locul in care se termina entitatea. Folosind un Pattern. Orice entitate intr-un pattern va permite sa specificati inceputul si sfarsitul numelui formularului, astfel incat LUIS sa extraga corect numele formularului.

Exemplu de enunt sablon Unde este {FormName} [?] Cine a scris {FormName} [?] {FormName} este publicat in franceza [?]

Examinati modelul: orice informatie de referinta

Cele mai bune practici

Aflati cele mai bune practici.

Sintaxa modelului

Aflati sintaxa modelului din referinta sintaxei modelului.

Pasii urmatori

Aflati mai multe despre modele:

• Cum se adauga modele
• Cum se adauga model.orice entitate
• Sintaxa modelelor