LUIS - fonction de liste d'expressions de services cognitifs de Microsoft pour identifier des phrases comme Entités

Question

Le LUIS a été un excellent outil. Nous avons commencé à écrire un chatbot et nous voulions consommer des services LUIS. Nous voulons que LUIS identifie divers produits Microsoft à partir d'un texte donné.

Disons que je veux LUIS identifier sharepoint 2010, sharepoint 2013, visual studio 2013, visual studio 2010" etc que la technologie des produits. Nous avons essayé d'ajouter « fonctionnalité des produits » et coma ajouté des valeurs séparées comme indiqué ci-dessus. Cependant, le modèle tient à seulement sharepoint , visual -. essentiellement mot il n'est pas en mesure d'identifier l'expression

Après une formation avec quelques données, il est en mesure d'identifier sharepoint et visual comme la technologie (entité) cependant, l'expression entière au besoin ne fonctionne pas..

Puis nous sommes passés à s Imple RegEx aussi avec ce (SharePoint)\s*(2013|2007|2010) très simple. Il n'est toujours pas capable de l'identifier comme une seule phrase.

Quelqu'un peut-il m'aider?

Answer 1

Mise à jour rapide ... Je suis en mesure d'obtenir la bonne logique pour faire comprendre au modèle que "SharePoint 2013" dans son ensemble est un produit. Cependant, après avoir donné le même contexte, il n'est pas capable de prédire d'autres produits qui ne sont pas dans les "Caractéristiques de la liste d'expressions". Je m'entraîne avec "J'ai travaillé sur BizTalk", "J'ai travaillé sur SQL" .... (tous les mots d'une seule lettre), une fois qu'il commence à prédire la lettre "Technologie/Produit" correctement. Prononcez comme "J'ai travaillé sur Sharepoint 2016", puis il a prédit seulement "SharePoint" comme produit.Puis j'ai ajouté tous les produits de succès-seul-mot et avec eux j'ai donné "SharePoint 2016" et bingo ... cela a fonctionné

So far so good ...

Voici la chose la plus délicate, maintenant que le modèle est à peu près stabilisé sur le modèle du contexte et aussi la façon dont les divers produits sont nommés, je voulais prédire « Je travaillé sur Exchange 2016 "malheureusement, il a fait ne fonctionne pas. Il a seulement prédit "Exchange" seul en tant que produit. Puis je me suis beaucoup entraîné avec le même contexte ("j'ai travaillé sur YYYY") avec quelques items. Au moins maintenant, le modèle correspondant à l'algo aurait dû comprendre le motif. Quand il a donné l'expression "J'ai travaillé sur Visual Studio 2016", il n'a pas pu prédire que "Visual Studio 2016" est le produit. Il a seulement prédit "Visual Studio" en tant que produit. Maintenant, s'il vous plaît noter que dans les phrases j'ai également ajouté "Visual Studio", "Visual Studio 2013", "Visual Studio 2010" et formés et sont prédits avec succès. Comment est-il maintenant impossible de prédire "Visual Studio 2016" est un produit ???? Combien de ces produits dois-je ajouter à la liste des phrases? Comment est-ce IA maintenant?

L'idée est basée sur le contexte et avec quelques modèles, elle devrait être en mesure de prédire facilement le reste des «produits». Qu'est-ce que je rate ???

Answer 2

J'ai fait face à une courbe d'apprentissage similaire avec LUIS. Pour ce que vous voulez, vous devez simplement utiliser une entité simple. J'ai trouvé que vous devez vous entraîner avec un minimum de 3 énoncés pour chaque variation de nombre de mots que vous voulez. Donc, si l'entité que vous essayez de ramasser peut avoir 1 à 5 mots, vous avez besoin de 15 énoncés par phrase. Donc c'est 15 "J'ai travaillé sur telle ou telle" phrase. Si vous voulez aussi une autre phrase, comme "Je sais comment utiliser tel ou tel", vous avez besoin d'au moins 15 autres expressions pour cela aussi. En bref, vous avez besoin de beaucoup d'énoncés. Et j'ai aussi expérimenté cela si votre entité mélange en nombre des mots tels que "2017" ou "trois", ou des mots comme "de" "le" "pour" "dans" etc, vous pourriez avoir besoin d'énoncés supplémentaires.Dans votre cas, vous auriez besoin d'un minimum de:

J'ai travaillé sur studio
j'ai travaillé sur visuel
je travaillais sur 2017
J'ai travaillé sur visual studio
je travaillais sur les perspectives 2017
J'ai travaillé sur de faux l'application
j'ai travaillé sur Microsoft Visual studio
j'ai travaillé sur 2017 documents word
j'ai travaillé sur Skype pour les entreprises
J'ai travaillé sur Google Maps podomètre app
J'ai travaillé sur Visual Basic pour applications
je travaillais sur l'information de formation d'application informatique
j'ai travaillé sur de grandes petites petites voiles de bateau
je travaillais sur un deux trois quatre cinq
j'ai travaillé sur bleu vert jaune orange rouge

Vous avez l'idée? Assurez-vous de marquer l'entité dans chaque énoncé. En outre, si vous avez des types de phrases similaires mais différents, vous pouvez utiliser la fonction Phrase List de LUIS au lieu de mettre 15 autres éléments. Alors disons que vous voulez aussi "je sais comment utiliser ..." il suffit de créer une liste de phrases nommée quelque chose comme "J'ai travaillé dessus" et d'ajouter des listes d'expressions telles que:

Je travaillais sur
Je sais comment utiliser
Je suis bon avec
Je suis bien avec
Je suis bon
je suis le meilleur à
... etc