パターンを使用して類似した発話を区別する

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場合によっては、発話が類似していると思われる複数の意図がモデルに含まれていることがあります。 発話のパターンを使用すると、サンプル発話数を最小限に抑えながら、意図を明確にすることができます。

たとえば、次の発話を考えてみましょう。

  • "キッチンの照明をつけて"
  • "キッチンの照明はついていますか?"
  • "キッチンの照明を消して"

これらの発話は構文的に類似していますが、単語や句読点にわずかな違いがあります。 ただし、これらは 3 つの異なる意図を表しています (TurnOnDevice、GetDeviceStatus、TurnOffDevice と名前を付けることができます)。 さらに、意図は幅広いエンティティ値に適用できます。 "キッチンの照明" に加えて、"リビング ルームの照明"、"テレビ" など、モデルでサポートする必要のあるあらゆるデバイスに意図を適用できます。

モデルを正しくトレーニングするには、さまざまな発話形式を指定する各意図の例をいくつか指定します。

  • TurnOnDevice:
    • "{DeviceName} をつけて"
    • "{DeviceName} をつけて"
    • "{DeviceName} をオンにして"
  • GetDeviceStatus:
    • "{DeviceName} はついていますか[?]"
  • TurnOffDevice:
    • "{DeviceName} をオフにして"
    • "{DeviceName} の電源をスイッチを切って"
    • "{DeviceName} を消して"

モデルにさまざまな種類の発話を教えると、Azure AI Language サービスは、形式と句読点に基づいて意図を正しく分類する方法を学習できます。