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だから、LUISを使用するボットがあります。私はLUISを訓練したいくつかの発言を持っていますが、私が直面している問題は、具体的ではない発言を入力すると、サブプラクティス からの連絡ロケーション またはスキル からの連絡ロケーション太字の単語はエンティティを指し、これらの発言は両方とも異なるため、入力したものがスキルまたはサブプラクティスである場合、ボットは理解できません。あいまいさなく目的の出力を得るために発話を変更する以外にLUISをトレーニングする方法はありますか?

編集: 上記の問題は残っていますが、これらは私たちが直面している問題です。 これは、両方の値がLuisにあるときに機能するクエリです。

場所はLuisにないため、これは場所をキャプチャしません

スキルと場所の両方がデータベースにないため、これはまったく機能しません

回答 2 件
  • 最近起動したパターン機能を使用して問題を解決できます。 Luisアプリに移動し、[アプリのパフォーマンスの改善]で[パターン]をクリックします。

    インテントを選択し、次のテンプレート発話を入力します。

    {x} contact from {location}
    
    

    ここで、 {}  構文は、テンプレート発話内のエンティティの場所と、それがどのエンティティであるかをマークします。

    パターンについて知るには、このリンクをチェックしてください

  • the issue I am facing is that when I enter utterances that are not specific, like, Subpractice contact from location or skill contact from location, where words in bold refer to entities and both of these utterances are different, bot cannot comprehend if something I entered is a skill or a subpractice.

    Subpractice を定義したようです  および skill  エンティティですが、LUISアプリは期待どおりにエンティティを認識しません。それを解決するには、次を試してください:

    発話を追加し、発話内の単語にエンティティに手動でラベルを付けます

    Subpractice のデータ値  および skill  は既知/固定セットであるため、リストエンティティとして定義できます。

    Subpractice のデータ値  および skill  固定セットではありません。フレーズリストを使用してLUISアプリのパフォーマンスを改善できます。

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