기계 학습 엔터티
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.
기계 학습 엔터티는 LUIS 애플리케이션을 빌드하기 위한 기본 엔터티입니다.
예제 JSON
앱이 분해 가능한 엔터티 자습서와 같은 피자 주문을 받아들인다고 가정합니다. 각 주문에는 다양한 크기를 포함하여 여러 피자가 포함될 수 있습니다.
발화 예제는 다음과 같습니다.
| 피자 앱에 대한 발화 예제 |
|---|
Can I get a pepperoni pizza and a can of coke please |
can I get a small pizza with onions peppers and olives |
pickup an extra large meat lovers pizza |
기계 학습 엔터티에는 필요한 기능이 포함된 많은 하위 엔터티가 있을 수 있으므로 이는 단지 예일 뿐입니다. 엔터티가 반환할 내용에 대한 가이드로 간주되어야 합니다.
쿼리를 고려합니다.
deliver 1 large cheese pizza on thin crust and 2 medium pepperoni pizzas on deep dish crust
쿼리 문자열에 verbose=false가 설정된 경우의 JSON입니다.
"entities": {
"Order": [
{
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{
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"cheese pizza"
],
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[
"Large"
]
],
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1
]
},
{
"PizzaType": [
"pepperoni pizzas"
],
"Size": [
[
"Medium"
]
],
"Quantity": [
2
],
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[
"Deep Dish"
]
]
}
]
}
],
"ToppingList": [
[
"Cheese"
],
[
"Pepperoni"
]
],
"CrustList": [
[
"Thin"
]
]
}
쿼리 문자열에 verbose=true가 설정된 경우의 JSON입니다.
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"Order": [
{
"FullPizzaWithModifiers": [
{
"PizzaType": [
"cheese pizza"
],
"Size": [
[
"Large"
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],
"Quantity": [
1
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"text": "cheese pizza",
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]
}
],
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"modelType": "Entity Extractor",
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"model"
]
}
],
"Quantity": [
{
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"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
]
}
},
{
"PizzaType": [
"pepperoni pizzas"
],
"Size": [
[
"Medium"
]
],
"Quantity": [
2
],
"Crust": [
[
"Deep Dish"
]
],
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{
"type": "PizzaType",
"text": "pepperoni pizzas",
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"modelType": "Entity Extractor",
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]
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"text": "medium",
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],
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]
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]
}
]
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{
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"text": "1 large cheese pizza on thin crust",
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"modelType": "Entity Extractor",
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],
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{
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"text": "1 large cheese pizza on thin crust and 2 medium pepperoni pizzas on deep dish crust",
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{
"type": "CrustList",
"text": "thin crust",
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"modelType": "List Entity Extractor",
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]
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]
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