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의도 및 엔터티를 사용하여 발화 텍스트에서 데이터를 추출합니다.

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Important

LUIS는 2025년 10월 1일에 사용 중지되며 2023년 4월 1일부터 새 LUIS 리소스를 만들 수 없습니다. 지속적인 제품 지원 및 다국어 기능을 활용하려면 LUIS 애플리케이션을 대화 언어 이해로 마이그레이션하는 것이 좋습니다.

LUIS는 사용자의 자연어 발화에서 정보를 가져오는 기능을 제공합니다. 정보는 프로그램, 애플리케이션 또는 챗봇에서 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 방법으로 추출됩니다. 다음 섹션에서는 JSON 예제와 함께 의도 및 엔터티에서 반환되는 데이터에 대해 알아봅니다.

정확히 일치하는 텍스트가 아니므로 추출하기 가장 어려운 데이터는 기계 학습 데이터입니다. 기계 학습 엔터티의 데이터 추출은 사용자가 예상한 데이터를 받는다고 확신할 때까지 작성 주기에 포함되어야 합니다.

데이터 위치 및 키 사용

LUIS는 게시된 엔드포인트에서 사용자의 발화로부터 데이터를 추출합니다. HTTPS 요청(POST 또는 GET)에는 스테이징 또는 프로덕션 환경과 같은 일부 선택적 구성과 발화가 포함됩니다.

V2 예측 엔드포인트 요청

https://westus.api.cognitive.microsoft.com/luis/v2.0/apps/<appID>?subscription-key=<subscription-key>&verbose=true&timezoneOffset=0&q=book 2 tickets to paris

V3 예측 엔드포인트 요청

https://westus.api.cognitive.microsoft.com/luis/v3.0-preview/apps/<appID>/slots/<slot-type>/predict?subscription-key=<subscription-key>&verbose=true&timezoneOffset=0&query=book 2 tickets to paris

appID는 LUIS 앱을 편집하는 동안 URL의 일부(/apps/ 뒤) 및 LUIS 앱의 설정 페이지에서 사용할 수 있습니다. subscription-key는 앱을 쿼리하는 데 사용되는 엔드포인트 키입니다. LUIS를 학습시키는 동안 체험 작성/시작 키를 사용할 수 있지만, 엔드포인트 키를 필요한 LUIS 사용을 지원하는 키로 변경해야 합니다. timezoneOffset 단위는 분입니다.

HTTPS 응답에는 스테이징 또는 프로덕션 엔드포인트의 현재 게시된 모델을 기반으로 LUIS가 확인할 수 있는 모든 의도 및 엔터티 정보가 포함됩니다. 엔드포인트 URL은 LUIS 웹 사이트의 관리 섹션에 있는 키 및 엔드포인트 페이지에서 찾을 수 있습니다.

의도의 데이터

기본 데이터는 상위 점수 의도 이름입니다. 엔드포인트 응답은 다음과 같습니다.

{
  "query": "when do you open next?",
  "topScoringIntent": {
    "intent": "GetStoreInfo",
    "score": 0.984749258
  },
  "entities": []
}
데이터 개체 데이터 형식 데이터 위치 값
Intent 문자열 topScoringIntent.intent “GetStoreInfo”

챗봇 또는 LUIS 호출 앱이 둘 이상의 의도 점수를 기반으로 결정을 내리는 경우 모든 의도의 점수를 반환합니다.

쿼리 문자열 매개 변수 verbose=true를 설정합니다. 엔드포인트 응답은 다음과 같습니다.

{
  "query": "when do you open next?",
  "topScoringIntent": {
    "intent": "GetStoreInfo",
    "score": 0.984749258
  },
  "intents": [
    {
      "intent": "GetStoreInfo",
      "score": 0.984749258
    },
    {
      "intent": "None",
      "score": 0.2040639
    }
  ],
  "entities": []
}

의도는 최고 점수에서 최하 점수 순으로 정렬됩니다.

데이터 개체 데이터 형식 데이터 위치 값 점수
Intent 문자열 intents[0].intent “GetStoreInfo” 0.984749258
Intent 문자열 intents[1].intent “None” 0.0168218873

미리 빌드된 도메인을 추가하는 경우, 의도 이름은 의도뿐 아니라 Utilties 또는 Communication와 같은 도메인을 나타냅니다.

{
  "query": "Turn on the lights next monday at 9am",
  "topScoringIntent": {
    "intent": "Utilities.ShowNext",
    "score": 0.07842206
  },
  "intents": [
    {
      "intent": "Utilities.ShowNext",
      "score": 0.07842206
    },
    {
      "intent": "Communication.StartOver",
      "score": 0.0239675418
    },
    {
      "intent": "None",
      "score": 0.0168218873
    }],
  "entities": []
}
도메인 데이터 개체 데이터 형식 데이터 위치 값
유틸리티 Intent 문자열 intents[0].intent “Utilities.ShowNext”
통신 Intent 문자열 intents[1].intent Communication.StartOver”
Intent 문자열 intents[2].intent “None”

엔터티의 데이터

대부분의 챗봇 및 애플리케이션에는 의도 이름 외에 더 많은 것이 필요합니다. 이 추가적이고 선택적인 데이터는 발화에서 검색되는 엔터티에서 가져옵니다. 각 엔터티 형식은 서로 다른 일치 정보를 반환합니다.

발화의 단일 단어 또는 구문이 둘 이상의 엔터티와 일치할 수 있습니다. 이 경우, 각 일치하는 엔터티는 점수와 함께 반환됩니다.

모든 엔터티는 엔드포인트에서 응답의 엔터티 배열로 반환됩니다.

토큰화된 엔터티가 반환됨

LUIS에서 토큰 지원을 참조하세요.

미리 빌드된 엔터티 데이터

미리 빌드된 엔터티는 오픈 소스 Recognizers-Text 프로젝트를 사용하여 정규식 일치를 기반으로 검색됩니다. 미리 빌드된 엔터티는 엔터티 배열로 반환되며 builtin:: 접두사가 추가된 형식 이름을 사용합니다.

목록 엔터티 데이터

목록 엔터티는 동의어와 함께 일련의 고정된 폐쇄형 관련 단어를 나타냅니다. LUIS는 목록 엔터티에 대한 추가 값을 검색하지 않습니다. 권장 기능을 사용하여 현재 목록을 기준으로 권장되는 새 단어를 확인합니다. 동일한 값을 갖는 목록 엔터티가 둘 이상 있는 경우, 각 엔터티가 엔드포인트 쿼리에서 반환됩니다.

정규식 엔터티 데이터

정규식 엔터티는 사용자가 제공하는 정규식을 기반으로 하여 엔터티를 추출합니다.

이름 추출

이름은 거의 문자와 단어의 조합일 수 있기 때문에 발화에서 이름을 가져오는 것은 어렵습니다. 추출할 이름의 유형에 따라 몇 가지 옵션이 있습니다. 다음 제안 사항을 규칙이 아니라 자세한 지침입니다.

미리 빌드된 PersonName 및 GeographyV2 엔터티 추가

PersonName 및 GeographyV2 엔터티는 일부 언어 문화권에서 사용할 수 있습니다.

사용자의 이름

사용자의 이름에는 언어 및 문화권에 따라 일부 약한 형식이 적용될 수 있습니다. 미리 빌드된 personName 엔터티 또는 이름과 성으로 구성된 역할이 있는 단순 엔터티를 사용합니다.

단순 엔터티를 사용하는 경우 발화의 다양한 부분, 다양한 길이의 발화 및 None 의도를 포함하는 모든 의도에 걸쳐 있는 발화에서 이름과 성을 사용하는 예를 제공해야 합니다. 정기적으로 엔드포인트 발화를 검토하여 올바르게 예측되지 않은 이름에 레이블을 지정합니다.

위치 이름

위치 이름은 구/군/시, 지방, 시/도 및 국가/지역 등으로 설정되고 인식됩니다. 미리 빌드된 엔터티 geographyV2를 사용하여 위치 정보를 추출합니다.

새롭게 떠오르는 이름

일부 앱은 제품이나 회사와 같이 새롭게 떠오르는 이름을 찾을 수 있어야 합니다. 이러한 유형의 이름을 가진 데이터를 추출하기가 가장 어렵습니다. 단순 엔터티로 시작하고 구문 목록을 추가합니다. 정기적으로 엔드포인트 발화를 검토하여 올바르게 예측되지 않은 이름에 레이블을 지정합니다.

Pattern.any 엔터티 데이터

Pattern.any는 엔터티가 시작되고 끝나는 위치를 표시하기 위해 패턴의 템플릿 발화에서만 사용되는 가변 길이 자리 표시자입니다. 패턴에 사용되는 엔터티를 찾아 패턴을 적용할 수 있어야 합니다.

관심도 분석

게시하는 동안 감정 분석이 구성된 경우 LUIS json 응답에는 감정 분석이 포함됩니다. 언어 서비스 문서에서 감정 분석에 대해 자세히 알아봅니다.

키 구문 추출 엔터티 데이터

키 구문 추출 엔터티는 언어 서비스에서 제공하는 발화의 키 구문을 반환합니다.

여러 엔터티와 일치하는 데이터

LUIS는 발화에서 검색된 모든 엔터티를 반환합니다. 결과적으로 챗봇은 결과를 기반으로 결정해야 할 수 있습니다.

여러 목록 엔터티와 일치하는 데이터

단어나 구가 둘 이상의 목록 엔터티와 일치하는 경우, 엔드포인트 쿼리는 각 목록 엔터티를 반환합니다.

when is the best time to go to red rock? 쿼리에서 앱이 둘 이상의 목록에 red라는 단어를 갖는 경우 LUIS는 모든 엔터티를 인식하고 엔터티의 배열을 JSON 엔드포인트 응답의 일부로 반환합니다.

다음 단계

LUIS 앱에 엔터티를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 엔터티 추가를 참조하세요.