As classificações de predição indicam a precisão da predição para a intenção e as entidades

Importante

O LUIS será descontinuado a 1 de outubro de 2025 e a partir de 1 de abril de 2023 não poderá criar novos recursos do LUIS. Recomendamos que migre as suas aplicações LUIS para a compreensão de linguagem de conversação para beneficiar do suporte contínuo do produto e das capacidades multilingues.

Uma classificação de predição indica o grau de confiança que o LUIS tem para os resultados de predição de uma expressão de utilizador.

Uma classificação de predição está entre zero (0) e uma (1). Um exemplo de uma classificação do LUIS altamente confiante é 0,99. Um exemplo de uma classificação de baixa confiança é 0,01.

Valor da classificação	Confiança
1	correspondência definitiva
0.99	alta confiança
0.01	baixa confiança
0	falha definitiva de correspondência

Intenção com melhor classificação

Cada predição de expressão devolve uma intenção com melhor classificação. Esta predição é uma comparação numérica das classificações de predição.

Proximidade de pontuações entre si

As duas melhores pontuações podem ter uma diferença muito pequena entre elas. O LUIS não indica esta proximidade além de devolver a classificação mais alta.

Devolver pontuação de predição para todas as intenções

Um resultado de teste ou ponto final pode incluir todas as intenções. Esta configuração é definida no ponto final com o par de nome/valor de consulta correto.

API de predição	Nome da cadeia de consulta
V3	show-all-intents=true
V2	verbose=true

Rever intenções com pontuações semelhantes

Rever a classificação de todas as intenções é uma boa forma de verificar que está identificada a intenção correta e também que a classificação da próxima intenção identificada é significativa e consistentemente mais baixa em expressões.

Se múltiplas intenções tiverem classificações de predição próximas, com base no contexto de uma intenção, o LUIS poderá alternar entre as intenções. Para corrigir esta situação, continue a adicionar expressões a cada intenção com uma maior variedade de diferenças contextuais ou pode fazer com que a aplicação cliente, como um chat bot, faça escolhas programáticas sobre como lidar com as duas principais intenções.

As duas intenções, que têm uma pontuação muito próxima, podem ser invertidas devido a uma preparação não determinista. A pontuação mais alta pode tornar-se a segunda mais alta e a segunda melhor classificação pode tornar-se a primeira pontuação máxima. Para evitar esta situação, adicione expressões de exemplo a cada uma das duas principais intenções dessa expressão com escolha de palavras e contexto que diferencia as duas intenções. As duas intenções devem ter sensivelmente o mesmo número de expressões de exemplo. Uma boa regra de separação para impedir a inversão devido à preparação é ter uma diferença de 15% nas classificações.

Pode desativar a preparação não determinista ao preparar com todos os dados.

Diferenças com predições entre diferentes sessões de preparação

Quando prepara o mesmo modelo numa aplicação diferente e as classificações não são as mesmas, esta diferença deve-se ao facto de existir preparação não determinista (um elemento de aleatoriedade). Em segundo lugar, qualquer sobreposição de uma expressão em mais do que uma intenção significa que a intenção superior para a mesma expressão pode mudar com base na preparação.

Se o seu chatbot precisar de uma classificação específica do LUIS para indicar confiança numa intenção, deve utilizar a diferença de classificação entre as duas principais intenções. Esta situação proporciona flexibilidade para variações na preparação.

Pode desativar a preparação não determinista ao preparar com todos os dados.

Notação E (expoente)

As classificações de predição podem utilizar notação expoente, que aparece acima do intervalo 0-1, como 9.910309E-07. Esta classificação é uma indicação de um número muito pequeno .

Pontuação de notação E	Pontuação real
9.910309E-07	.0000009910309

Definições da aplicação

Utilize as definições da aplicação para controlar a forma como os diacríticos e a pontuação afetam as pontuações de predição.

Passos seguintes

Veja Adicionar entidades para saber mais sobre como adicionar entidades à sua aplicação LUIS.