Wyniki przewidywania wskazują dokładność przewidywania dla intencji i jednostek

Ważne

Usługa LUIS zostanie wycofana 1 października 2025 r. i od 1 kwietnia 2023 r. nie będzie można utworzyć nowych zasobów usługi LUIS. Zalecamy migrowanie aplikacji usługi LUIS do interpretacji języka konwersacyjnego , aby korzystać z ciągłej pomocy technicznej produktu i możliwości wielojęzycznych.

Wynik przewidywania wskazuje stopień ufności usługi LUIS dla wyników przewidywania wypowiedzi użytkownika.

Wynik przewidywania wynosi od zera (0) do jednego (1). Przykładem wysoce pewny wyniku usługi LUIS jest 0,99. Przykładem wyniku niskiej ufności jest 0,01.

Wartość wyniku	Ufność
1	określony mecz
0,99	wysoka pewność
0,01	niska pewność
0	określony brak dopasowania

Intencja najwyższego oceniania

Każde przewidywanie wypowiedzi zwraca intencję oceniania najwyższego zakresu. To przewidywanie jest numerycznym porównaniem wyników przewidywania.

Bliskość wyników nawzajem

2 najlepsze wyniki mogą mieć bardzo małą różnicę między nimi. Usługa LUIS nie wskazuje tej odległości innej niż zwracanie najwyższego wyniku.

Zwracanie wyniku przewidywania dla wszystkich intencji

Wynik testu lub punktu końcowego może zawierać wszystkie intencje. Ta konfiguracja jest ustawiana w punkcie końcowym przy użyciu poprawnej pary nazwy/wartości kwerendy.

Interfejs API przewidywania	Nazwa ściągania zapytań
Wersja 3	show-all-intents=true
Wersja 2	verbose=true

Przeglądanie intencji z podobnymi wynikami

Przeglądanie wyników wszystkich intencji jest dobrym sposobem na upewnienie się, że nie tylko zidentyfikowano prawidłową intencję, ale także że wynik następnej zidentyfikowanej intencji jest znacznie i stale niższy w przypadku wypowiedzi.

Jeśli wiele intencji ma zbliżone wyniki przewidywania na podstawie kontekstu wypowiedzi, usługa LUIS może zmieniać intencje. Aby rozwiązać tę sytuację, dodaj wypowiedzi do każdej intencji z szerszą gamą różnic kontekstowych lub możesz mieć aplikację kliencką, taką jak czatbot, dokonać programistycznych wyborów dotyczących obsługi 2 najlepszych intencji.

Jeśli 2 intencje mają zbyt zbliżone wyniki, ich kolejność może zostać odwrócona z powodu trenowania niedeterministycznego. Najlepszy wynik może stać się drugim najlepszym wynikiem, a drugi najlepszy wynik może stać się pierwszym najlepszym wynikiem. Aby zapobiec tej sytuacji, dodaj przykładowe wypowiedzi do każdej z dwóch pierwszych intencji dla tej wypowiedzi z wyborem słów i kontekstem, który rozróżnia 2 intencje. Te dwie intencje powinny mieć mniej więcej taką samą liczbę przykładowych wypowiedzi. Ogólna reguła separacji zapobiegająca inwersji z powodu trenowania to różnica w wynikach wynosząca 15%.

Możesz wyłączyć trenowanie niedeterministyczne przez trenowanie ze wszystkimi danymi.

Różnice w przewidywaniach między różnymi sesjami treningowymi

Podczas trenowania tego samego modelu w innej aplikacji, a wyniki nie są takie same, różnica polega na tym, że nie ma trenowania deterministycznego (element losowości). Po drugie, każde nakładanie się wypowiedzi na więcej niż jedną intencję oznacza, że najlepsza intencja dla tej samej wypowiedzi może ulec zmianie na podstawie trenowania.

Jeśli czatbot wymaga określonego wyniku usługi LUIS, aby wskazać zaufanie do intencji, należy użyć różnicy oceny między dwoma najlepszymi intencjami. Ta sytuacja zapewnia elastyczność w przypadku zmian w trenowaniu.

Możesz wyłączyć trenowanie niedeterministyczne przez trenowanie ze wszystkimi danymi.

Notacja E (wykładnicza)

Wyniki przewidywania mogą używać notacji wykładniczej, pojawiającej się powyżej zakresu od 0 do 1, takiego jak 9.910309E-07. Ten wynik jest wskazaniem bardzo małej liczby.

Wynik notacji E	Rzeczywisty wynik
9.910309E-07	.0000009910309

Ustawienia aplikacji

Użyj ustawień aplikacji , aby kontrolować sposób oceniania przewidywań wpływu znaków diakrytycznych i interpunkcyjnych.

Następne kroki

Zobacz Dodawanie jednostek , aby dowiedzieć się więcej na temat dodawania jednostek do aplikacji usługi LUIS.