Entidade de machine learning
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.
A entidade de machine learning é a entidade preferida para a criação de aplicativos LUIS.
JSON de exemplo
Suponha que o aplicativo receba pedidos de pizza, como o tutorial de entidade decomposta. Cada pedido pode incluir várias pizzas diferentes, incluindo tamanhos diferentes.
Expressões de exemplo incluem:
| Exemplo de enunciados para o aplicativo de pizza |
|---|
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 |
Como uma entidade de machine learning pode ter muitas subentidades com recursos necessários, isso é apenas um exemplo. Ele deve ser considerado um guia para o que a sua entidade retornará.
Considere a consulta:
deliver 1 large cheese pizza on thin crust and 2 medium pepperoni pizzas on deep dish crust
Esse é o JSON se verbose=false estiver definido na cadeia de caracteres de consulta:
"entities": {
"Order": [
{
"FullPizzaWithModifiers": [
{
"PizzaType": [
"cheese pizza"
],
"Size": [
[
"Large"
]
],
"Quantity": [
1
]
},
{
"PizzaType": [
"pepperoni pizzas"
],
"Size": [
[
"Medium"
]
],
"Quantity": [
2
],
"Crust": [
[
"Deep Dish"
]
]
}
]
}
],
"ToppingList": [
[
"Cheese"
],
[
"Pepperoni"
]
],
"CrustList": [
[
"Thin"
]
]
}
Esse é o JSON se verbose=true estiver definido na cadeia de caracteres de consulta:
"entities": {
"Order": [
{
"FullPizzaWithModifiers": [
{
"PizzaType": [
"cheese pizza"
],
"Size": [
[
"Large"
]
],
"Quantity": [
1
],
"$instance": {
"PizzaType": [
{
"type": "PizzaType",
"text": "cheese pizza",
"startIndex": 16,
"length": 12,
"score": 0.999998868,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"Size": [
{
"type": "SizeList",
"text": "large",
"startIndex": 10,
"length": 5,
"score": 0.998720646,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"Quantity": [
{
"type": "builtin.number",
"text": "1",
"startIndex": 8,
"length": 1,
"score": 0.999878645,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
]
}
},
{
"PizzaType": [
"pepperoni pizzas"
],
"Size": [
[
"Medium"
]
],
"Quantity": [
2
],
"Crust": [
[
"Deep Dish"
]
],
"$instance": {
"PizzaType": [
{
"type": "PizzaType",
"text": "pepperoni pizzas",
"startIndex": 56,
"length": 16,
"score": 0.999987066,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"Size": [
{
"type": "SizeList",
"text": "medium",
"startIndex": 49,
"length": 6,
"score": 0.999841452,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"Quantity": [
{
"type": "builtin.number",
"text": "2",
"startIndex": 47,
"length": 1,
"score": 0.9996054,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"Crust": [
{
"type": "CrustList",
"text": "deep dish crust",
"startIndex": 76,
"length": 15,
"score": 0.761551,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
]
}
}
],
"$instance": {
"FullPizzaWithModifiers": [
{
"type": "FullPizzaWithModifiers",
"text": "1 large cheese pizza on thin crust",
"startIndex": 8,
"length": 34,
"score": 0.616001546,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
},
{
"type": "FullPizzaWithModifiers",
"text": "2 medium pepperoni pizzas on deep dish crust",
"startIndex": 47,
"length": 44,
"score": 0.7395033,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
]
}
}
],
"ToppingList": [
[
"Cheese"
],
[
"Pepperoni"
]
],
"CrustList": [
[
"Thin"
]
],
"$instance": {
"Order": [
{
"type": "Order",
"text": "1 large cheese pizza on thin crust and 2 medium pepperoni pizzas on deep dish crust",
"startIndex": 8,
"length": 83,
"score": 0.6881274,
"modelTypeId": 1,
"modelType": "Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"ToppingList": [
{
"type": "ToppingList",
"text": "cheese",
"startIndex": 16,
"length": 6,
"modelTypeId": 5,
"modelType": "List Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
},
{
"type": "ToppingList",
"text": "pepperoni",
"startIndex": 56,
"length": 9,
"modelTypeId": 5,
"modelType": "List Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
],
"CrustList": [
{
"type": "CrustList",
"text": "thin crust",
"startIndex": 32,
"length": 10,
"modelTypeId": 5,
"modelType": "List Entity Extractor",
"recognitionSources": [
"model"
]
}
]
}
}
Próximas etapas
Saiba mais sobre a entidade de machine learning, incluindo um tutorial, conceitose guia de instruções.
Saiba mais sobre a entidade de lista e a entidade de expressão regular.