Pour les intentions prédéfinies, elles peuvent être considérées comme davantage de modèles pour faciliter l'accélération de la construction de votre application. Ces intentions sont déjà formées, donc les questions liées à l'intention sont susceptibles d'être reconnues immédiatement sans que vous ayez besoin d'ajouter plus à l'intention. Au lieu d'un utilisateur ayant besoin d'ajouter "What are some General rated films playing right now?" à votre intention personnalisée, vous pouvez utiliser Entertainment.Search qui a probablement déjà quelque chose de similaire. Les énoncés similaires sont déjà étiquetés avec l'intention Entertainment.Search.
La façon dont vous l'implémentez fonctionne maintenant correctement. LUIS ne fournit qu'un traitement en langage naturel, il ne conduit pas BingSearch pour trouver plus d'informations pour vous.
La mise en œuvre actuelle de l'entité préconstruits encyclopedia permet aux utilisateurs d'avoir leur application LUIS reconnaître des sujets potentiels sans avoir à former leur modèle en y ajoutant un tas d'éléments d'information semi-aléatoires. Un bon exemple d'utilisation de l'entité préconstruite serait de l'utiliser dans un trivia bot, car l'entité préconfigurée encyclopedia couvre un large éventail de sujets, des souverains de Russie comme Catherine la Grande aux groupes de rock comme Led Zeppelin.
Voici un exemple du corps de réponse de l'énoncé « Catherine la Grande »:
"entities": [
{
"entity": "catherine the great",
"type": "builtin.encyclopedia.royalty.monarch",
"startIndex": 0,
"endIndex": 18
},
{
"entity": "catherine the great",
"type": "builtin.encyclopedia.film.film"
},
{
"entity": "catherine the great",
"type": "builtin.encyclopedia.people.person"
}
]
La chose au sujet (offres et la plupart des PNL) La PNL est que vous utilisez pour obtenir des informations lisibles par machine, il passe en revue un texte et transmet des formats normalisés d'informations à votre application afin que votre application puisse agir sur celle-ci.