LUIS アプリの number 作成済みエンティティ

重要

LUIS は 2025 年 10 月 1 日に廃止され、2023 年 4 月 1 日から新しい LUIS リソースを作成できなくなります。 継続的な製品サポートと多言語機能のベネフィットを得るために、LUIS アプリケーションを会話言語理解に移行することをお勧めします。

情報の定量化、表現、説明に数値を使用する方法はたくさんあります。 この記事では、可能な例の一部についてのみ説明します。 LUIS はユーザーの発話のバリエーションを解釈し、一貫性のある数値を返します。 このエンティティは既にトレーニングされているので、数値を含む発話の例をアプリケーション意図に追加する必要はありません。

number の種類

number は Recognizers-text GitHub リポジトリから管理されます。

number の解決の例

発話	Entity	解像度
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 が返す JSON 応答の resolution フィールドには、 builtin.number エンティティの認識された値が含まれます。

作成済みの number の解決

次のエンティティ オブジェクトがクエリに対して返されます。

order two dozen eggs

V3 の応答

次の JSON は、verbose パラメーターが false に設定されている場合です。

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

V3 の詳細な応答

次の JSON は、verbose パラメーターが true に設定されている場合です。

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

V2 の応答

次の例では、"two dozen" (2 ダース) という発話に対する解決である 24 という値を含む LUIS からの JSON 応答を示します。

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

次のステップ

currency、ordinal、percentage について学習します。