Entidade numérica predefinida para um aplicativo LUIS

Importante

O LUIS será desativado em 1º de outubro de 2025 e, a partir de 1º de abril de 2023, você não poderá criar novos recursos do LUIS. É recomendável migrar seus aplicativos LUIS para a compreensão da linguagem coloquial a fim de usufruir do suporte contínuo ao produto e dos recursos multilíngues.

Há muitas maneiras de usar os valores numéricos para quantificar, expressar e descrever informações. Este artigo aborda apenas alguns dos exemplos possíveis. O LUIS interpreta as variações em enunciados do usuário e retorna valores numéricos consistentes. Uma vez que essa entidade já está treinada, não é necessário adicionar enunciados de exemplo contendo número às intenções do aplicativo.

Tipos de número

O número é gerenciado por meio do repositório do GitHub Recognizers-text

Exemplos de resolução de número

Enunciado	Entidade	Resolução
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"

O LUIS inclui o valor reconhecido de uma entidade builtin.number no campo resolution da resposta JSON que ele retorna.

Resolução para número predefinido

Os seguintes objetos de entidade são retornados para a consulta:

order two dozen eggs

Resposta de V3

O JSON a seguir está com o parâmetro verbose definido como false:

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

Resposta detalhada de V3

O JSON a seguir está com o parâmetro verbose definido como true:

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

Resposta de V2

O exemplo a seguir mostra uma resposta JSON de LUIS, que inclui a resolução do valor de 24, para o enunciado "duas dúzias".

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

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