Entité prédéfinie number pour une application LUIS

Important

LUIS sera mis hors service le 1er octobre 2025 et à partir du 1er avril 2023, vous ne pourrez plus créer de nouvelles ressources LUIS. Nous vous recommandons de migrer vos applications LUIS vers la compréhension du langage courant pour tirer parti de la prise en charge continue des produits et des fonctionnalités multilingues.

Des valeurs numériques sont utilisées de plusieurs façons pour quantifier, exprimer et décrire des éléments d’information. Cet article ne couvre que certains exemples possibles. LUIS interprète les variantes des énoncés des utilisateurs, et renvoie des valeurs numériques cohérentes. Étant donné que cette entité est déjà formée, vous n’avez pas besoin d’ajouter d’exemples d’énoncés contenant un nombre aux intentions de l’application.

Types d’entités number

L’entité number est gérée à partir du dépôt GitHub Recognizers-text

Exemples de résolution de l’entité number

Énoncé	Entité	Résolution
one thousand times	"one thousand"	"1000"
1,000 people	"1,000"	"1000"
1/2 cup	"1 / 2"	"0.5"
one half the amount	"one half"	"0.5"
one hundred fifty orders	"one hundred fifty"	"150"
one hundred and fifty books	"one hundred and fifty"	"150"
a grade of one point five	"one point five"	"1.5"
buy two dozen eggs	"two dozen"	"24"

LUIS inclut la valeur reconnue d’une entité builtin.number dans le champ resolution de la réponse JSON renvoyées.

Résolution pour une entité prédéfinie number

Les objets entité suivants sont retournés pour la requête :

order two dozen eggs

Réponse V3

Le code JSON suivant a le paramètre verbose défini sur false :

"entities": {
    "number": [
        24
    ]
}

Réponse détaillée V3

Le code JSON suivant a le paramètre verbose défini sur true :

"entities": {
    "number": [
        24
    ],
    "$instance": {
        "number": [
            {
                "type": "builtin.number",
                "text": "two dozen",
                "startIndex": 6,
                "length": 9,
                "modelTypeId": 2,
                "modelType": "Prebuilt Entity Extractor",
                "recognitionSources": [
                    "model"
                ]
            }
        ]
    }
}

Réponse V2

L’exemple suivant montre une réponse JSON de LUIS, qui inclut la résolution de la valeur 24 pour l’énoncé "two dozen" (deux douzaines).

"entities": [
  {
    "entity": "two dozen",
    "type": "builtin.number",
    "startIndex": 6,
    "endIndex": 14,
    "resolution": {
      "subtype": "integer",
      "value": "24"
    }
  }
]

Étapes suivantes

En savoir plus sur les entités currency, ordinal et percentage.