對於預先構建的意圖,可以將它們看作更多的模板,以幫助加快構建應用程序的過程。這些意圖已經被訓練過,因此詢問意圖相關的問題可能會立即得到認可,而不需要增加意圖。
而不是用戶需要將"What are some General rated films playing right now?"
添加到您的自定義意圖,您可以使用Entertainment.Search
這可能已經有一些類似於它標記。然後類似的話語已經被標記爲Entertainment.Search
意圖。
您現在正在實施它的方式正常工作。 LUIS只提供自然語言處理,它不會通過BingSearch爲您查找更多信息。
的當前實現encyclopedia
預建實體的讓用戶擁有自己的應用LUIS識別潛在對象,而不必通過向它提供一組半隨機的部分信息,以培養他們的模型。
使用預構建實體的一個很好的例子就是將它用在一個trivia bot中,因爲encyclopedia
預構建的實體涵蓋了從俄羅斯的統治者如凱瑟琳大帝到搖滾樂隊如齊柏林飛船的廣泛主題。
下面是從話語「凱瑟琳大帝」響應正文的例子:
"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"
}
]
約NLP(最NLP產品)的事情是,你用它來獲取機器可讀信息,它會通過一段文本並將標準化的信息格式傳回給您的應用程序,以便您的應用程序可以對其執行操作。