Entiay regulárního výrazu

Důležité

Služba LUIS bude vyřazena 1. října 2025 a od 1. dubna 2023 nebudete moct vytvářet nové prostředky LUIS. Doporučujeme migrovat aplikace LUIS do porozumění konverzačnímu jazyku, abyste mohli využívat další podporu produktů a vícejazyčné funkce.

Entita regulárního výrazu extrahuje entitu na základě vzoru regulárního výrazu, který zadáte.

Regulární výraz je nejvhodnější pro nezpracovaný text promluvy. Ignoruje případ a ignoruje kulturní variantu. Porovnávání regulárních výrazů se použije po změně kontroly pravopisu na úrovni tokenu. Pokud je regulární výraz příliš složitý, například použití mnoha závorek, nemůžete do modelu přidat výraz. Používá část, ale ne všechny knihovny regex .NET.

Entita je vhodná v následujících případech:

• Data jsou konzistentně formátovaná s libovolnou variantou, která je také konzistentní.
• Regulární výraz nepotřebuje více než 2 úrovně vnoření.

Příklad JSON

Při použití kb[0-9]{6}definice entity regulárního výrazu je následující odpověď JSON příkladem promluvy s vrácenými entitami regulárního výrazu pro dotaz:

When was kb123456 published?:

Odpověď koncového bodu předpovědi V2

"entities": [
  {
    "entity": "kb123456",
    "type": "KB number",
    "startIndex": 9,
    "endIndex": 16
  }
]

Odpověď koncového bodu předpovědi V3

Toto je JSON, pokud verbose=false je nastaven v řetězci dotazu:

"entities": {
    "KB number": [
        "kb123456"
    ]
}

Toto je JSON, pokud verbose=true je nastaven v řetězci dotazu:

"entities": {
    "KB number": [
        "kb123456"
    ],
    "$instance": {
        "KB number": [
            {
                "type": "KB number",
                "text": "kb123456",
                "startIndex": 9,
                "length": 8,
                "modelTypeId": 8,
                "modelType": "Regex Entity Extractor",
                "recognitionSources": [
                    "model"
                ]
            }
        ]
    }
}

Další kroky

Další informace o entitách:

• Typy entit
• Vytváření entit