A compreensão linguística glossário do vocabulário e conceitos comuns

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Importante

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

O glossário Language Understanding (LUIS) explica os termos que poderá encontrar enquanto trabalha com o serviço LUIS.

Versão ativa

A versão ativa é a versão da sua app que é atualizada quando faz alterações ao modelo utilizando o portal LUIS. No portal LUIS, se pretender fazer alterações a uma versão que não é a versão ativa, tem de definir a versão como ativa.

Aprendizagem ativa

A aprendizagem ativa é uma técnica de aprendizagem automática na qual o modelo de aprendizagem da máquina é usado para identificar novos exemplos informativos para rotular. No LUIS, a aprendizagem ativa refere-se à adição de expressões do tráfego de ponto final cujas previsões atuais não são claras para melhorar o seu modelo. Clique em "rever as expressões do ponto final", para ver as expressões para rotular.

Veja também:

Aplicação (App)

No LUIS, a sua aplicação, ou app, é uma coleção de modelos aprendidos com máquinas, construídos no mesmo conjunto de dados, que trabalha em conjunto para prever intenções e entidades para um determinado cenário. Cada aplicação tem um ponto final de previsão separado.

Se estiver a construir um bot HR, poderá ter um conjunto de intenções, tais como "Agendar horário de férias", "perguntar sobre benefícios" e "atualizar informações pessoais" e entidades para cada uma dessas intenções que agrupar numa única aplicação.

Criação

A autoria é a capacidade de criar, gerir e implementar uma aplicação LUIS, quer através do portal LUIS, quer das APIs de autoria.

Chave de autoria

A chave de autoria é usada para autoria da aplicação. Não é utilizado para consultas de nível de produção. Para mais informações, consulte os limites de recursos.

Recurso de autoria

O seu recurso de autoria LUIS é um item manejável que está disponível através do Azure. O recurso é o seu acesso às capacidades de autoria, formação e publicação associadas do serviço Azure. O recurso inclui autenticação, autorização e informações de segurança necessárias para aceder ao serviço Azure associado.

O recurso de autoria tem um "tipo" Azure de LUIS-Authoring.

Teste de lote

O teste em lote é a capacidade de validar os modelos atuais da aplicação LUIS com um conjunto de testes consistente e conhecido de expressões de utilizador. O teste de lote é definido num ficheiro formatado JSON.

Veja também:

Medida F

Nos testes de lote, uma medida da precisão do teste.

Falso negativo (FN)

Nos testes de lote, os pontos de dados representam expressões em que a sua aplicação previu incorretamente a ausência da intenção/entidade alvo.

Falso positivo (FP)

Nos testes de lote, os pontos de dados representam expressões em que a sua aplicação previu incorretamente a existência da intenção/entidade alvo.

Precisão

Nos testes de lote, a precisão (também chamada de valor preditivo positivo) é a fração de expressões relevantes entre as expressões recuperadas.

Exemplo de um ensaio de lote de animais é o número de ovinos que foram previstos divididos pelo número total de animais (ovinos e não ovinos).

Chamar de volta

Nos testes de lote, lembre-se (também conhecido como sensibilidade), é a capacidade de a LUIS generalizar.

Exemplo de um ensaio de lote de animais é o número de ovinos que foram previstos divididos pelo número total de ovinos disponíveis.

Verdadeiro negativo (TN)

Um verdadeiro negativo é quando a sua aplicação corretamente prevê que não corresponde. Nos testes de lote, ocorre um verdadeiro negativo quando a sua aplicação prevê uma intenção ou entidade, por exemplo, que não foi rotulado com essa intenção ou entidade.

Verdadeiro positivo (TP)

Verdadeiro positivo (TP) Um verdadeiro positivo é quando a sua aplicação prevê corretamente uma correspondência. Nos testes de lote, ocorre um verdadeiro positivo quando a sua app prevê uma intenção ou entidade, por exemplo, que foi rotulado com essa intenção ou entidade.

Classificador

Um classificador é um modelo aprendido por máquina que prevê em que categoria ou classe uma entrada se encaixa.

Uma intenção é um exemplo de um classificador.

Colaborador

Um colaborador é conceptualmente a mesma coisa que um contribuinte. Um colaborador tem acesso quando um proprietário adiciona o endereço de e-mail do colaborador a uma app que não é controlada com o controlo de acesso baseado em funções Azure (Azure RBAC). Se ainda estiver a utilizar colaboradores, deve migrar a sua conta LUIS e utilizar recursos de autoria do LUIS para gerir colaboradores com a Azure RBAC.

Contribuinte

Um contribuinte não é o proprietário da app, mas tem as mesmas permissões para adicionar, editar e apagar as intenções, entidades, expressões. Um colaborador fornece o controlo de acesso baseado em funções (Azure RBAC) a uma aplicação LUIS.

Veja também:

Descritor

Um descritor é o termo anteriormente usado para uma funcionalidade de aprendizagem automática.

Domínio

No contexto LUIS, um domínio é uma área de conhecimento. O seu domínio é específico do seu cenário. Diferentes domínios usam linguagem e terminologia específicas que têm significado no contexto do domínio. Por exemplo, se estiver a construir uma aplicação para tocar música, a sua aplicação teria termos e linguagem específicas para a música – palavras como "música, faixa, álbum, letra, lado b, artista". Por exemplo, ver domínios pré-construídos.

Ponto final

Ponto final de autoria

O URL de ponta de autoria LUIS é onde você autoriza, treina e publica a sua app. O URL de ponto final contém a região ou subdomínio personalizado da aplicação publicada, bem como o ID da aplicação.

Saiba mais sobre a autoria da sua aplicação programáticamente a partir da referência Developer

Ponto final de previsão

O URL de previsão LUIS é onde você submete consultas LUIS após a app LUIS ser da autoria e publicação. O URL de ponto final contém a região ou subdomínio personalizado da aplicação publicada, bem como o ID da aplicação. Pode encontrar o ponto final na página de recursos Azure da sua aplicação, ou pode obter o URL de ponto final a partir da API Get App Info .

O seu acesso ao ponto final de previsão é autorizado com a chave de previsão LUIS.

Entidade

As entidades são palavras em expressões que descrevem a informação usada para cumprir ou identificar uma intenção. Se a sua entidade for complexa e quiser que o seu modelo identifique peças específicas, pode quebrar o seu modelo em subentidades. Por exemplo, pode querer que o modelo preveja um endereço, mas também as subentidades da rua, cidade, estado e zipcode. As entidades também podem ser usadas como funcionalidades para modelos. A sua resposta da app LUIS incluirá tanto as intenções previstas como todas as entidades.

Extrator de entidades

Um extrator de entidade por vezes conhecido apenas como um extrator é o tipo de modelo aprendido por máquina que a LUIS usa para prever entidades.

Esquema de entidade

O esquema da entidade é a estrutura que define para entidades aprendidas com máquinas com subentidades. O ponto final de previsão devolve todas as entidades e subentígios extraídas definidas no esquema.

Subgrupo da entidade

Uma sub-entidade é uma entidade infantil de uma entidade de aprendizagem automática.

Entidade não-máquina de aprendizagem

Uma entidade que usa texto correspondente para extrair dados:

  • Entidade de lista
  • Entidade de expressão regular

Entidade de lista

Uma entidade de lista representa um conjunto fixo e fechado de palavras relacionadas juntamente com os seus sinónimos. As entidades de lista são correspondências exatas, ao contrário de entidades aprendidas com máquinas.

A entidade será prevista se uma palavra na entidade da lista for incluída na lista. Por exemplo, se tiver uma entidade de lista chamada "tamanho" e tiver as palavras "pequeno, médio, grande" na lista, então a entidade de tamanho será prevista para todas as expressões onde as palavras "pequeno", "médio" ou "grande" são usadas independentemente do contexto.

Expressão regular

Uma entidade de expressão regular representa uma expressão regular. As entidades de expressão regular são fósforos exatos, ao contrário das entidades aprendidas com máquinas.

Entidade pré-construída

Ver entrada do modelo pré-construído para entidade pré-construída

Funcionalidades

No machine learning, uma característica é uma característica que ajuda o modelo a reconhecer um conceito particular. É uma dica que LUIS pode usar, mas não uma regra difícil.

Este termo também é referido como uma característica de aprendizagem automática.

Estas dicas são usadas em conjunto com os rótulos para aprender a prever novos dados. O LUIS suporta ambas as listas de frases e utiliza outros modelos como funcionalidades.

Recurso necessário

Uma característica necessária é uma forma de limitar a saída de um modelo LUIS. Quando uma funcionalidade para uma entidade é marcada conforme necessário, a funcionalidade deve estar presente no exemplo para que a entidade seja prevista, independentemente do que o modelo aprendido da máquina preveja.

Considere um exemplo onde tem uma funcionalidade de número pré-incorporado que marcou conforme exigido na entidade de quantidade para um bot de encomenda de menu. Quando o seu bot vê I want a bajillion large pizzas?, o bajillion não será previsto como uma quantidade, independentemente do contexto em que aparece. Bajillion não é um número válido e não será previsto pelo número de entidade pré-construída.

Intenção

Uma intenção representa uma tarefa ou ação que o utilizador quer realizar. É um propósito ou objetivo expresso na entrada de um utilizador, como reservar um voo ou pagar uma conta. Em LUIS, uma expressão como um todo é classificada como uma intenção, mas partes da expressão são extraídas como entidades

Exemplos de rotulagem

A rotulagem, ou marcação, é o processo de associar um exemplo positivo ou negativo a um modelo.

Rotulagem para intenções

No LUIS, as intenções dentro de uma app são mutuamente exclusivas. Isto significa que quando se adiciona uma expressão a uma intenção, é considerado um exemplo positivo para essa intenção e um exemplo negativo para todas as outras intenções. Exemplos negativos não devem ser confundidos com a intenção "Nenhum", que representa expressões que estão fora do âmbito da aplicação.

Rotulagem para entidades

No LUIS, rotula-se uma palavra ou frase no exemplo de uma intenção com uma entidade como um exemplo positivo . A rotulagem mostra a intenção do que deve prever para esta expressão. As expressões rotuladas são usadas para treinar a intenção.

Aplicativo LUIS

Consulte a definição para aplicação (app).

Modelação

Um modelo (aprendido pela máquina) é uma função que faz uma previsão sobre os dados de entrada. No LUIS, referimo-nos a classificadores de intenção e extratores de entidades genericamente como "modelos", e referimo-nos a uma coleção de modelos que são treinados, publicados e consultados em conjunto como uma "app".

Valor normalizado

Adiciona valores às entidades da sua lista . Cada um desses valores pode ter uma lista de um ou mais sinónimos. Apenas o valor normalizado é devolvido na resposta.

Sobreajuste

A adaptação excessiva acontece quando o modelo está fixado nos exemplos específicos e não é capaz de generalizar bem.

Proprietário

Cada aplicação tem um proprietário que é a pessoa que criou a app. O proprietário gere permissões para o pedido no portal do Azure.

Lista de frases

Uma lista de frases é um tipo específico de funcionalidade de aprendizagem automática que inclui um grupo de valores (palavras ou frases) que pertencem à mesma classe e devem ser tratados da mesma forma (por exemplo, nomes de cidades ou produtos).

Modelo pré-construído

Um modelo pré-construído é uma intenção, entidade ou coleção de ambos, juntamente com exemplos rotulados. Estes modelos pré-construídos comuns podem ser adicionados à sua app para reduzir o trabalho de desenvolvimento do modelo necessário para a sua aplicação.

Domínio pré-construído

Um domínio pré-construído é uma aplicação LUIS configurada para um domínio específico, como domótica (HomeAutomation) ou reservas de restaurantes (RestaurantReservation). As intenções, as declarações e as entidades estão configuradas para este domínio.

Entidade pré-construída

Uma entidade pré-construída é uma entidade que a LUIS fornece para tipos comuns de informação, tais como número, URL e e-mail. Estes são criados com base em dados públicos. Pode optar por adicionar uma entidade pré-construída como entidade autónoma, ou como recurso a uma entidade

Intenção pré-construída

Uma intenção pré-construída é uma intenção luis fornece para tipos comuns de informação e vem com as suas próprias expressões de exemplo rotuladas.

Predição

Uma previsão é um pedido de REPOUSO ao serviço de previsão Azure LUIS que acolhe novos dados (expressão de utilizador), e aplica a aplicação treinada e publicada a esses dados para determinar que intenções e entidades são encontradas.

Chave de previsão

A chave de previsão é a chave associada ao serviço LUIS que criou no Azure que autoriza o seu uso do ponto final de previsão.

Esta chave não é a chave de autoria. Se tiver uma chave de ponto final de previsão, deve ser usada para quaisquer pedidos de ponto final em vez da chave de autoria. Pode ver a sua chave de previsão atual dentro do URL do ponto final na parte inferior da página de recursos do Azure no site da LUIS. É o valor do par de nome/valor da chave de subscrição.

Recurso de previsão

O seu recurso de previsão LUIS é um item manejável que está disponível através do Azure. O recurso é o seu acesso à previsão associada do serviço Azure. O recurso inclui previsões.

O recurso de previsão tem um Azure "tipo" de LUIS.

Classificação da predição

A pontuação é um número de 0 e 1 que é uma medida de quão confiante o sistema é que uma determinada expressão de entrada corresponde a uma determinada intenção. Uma pontuação mais próxima de 1 significa que o sistema está muito confiante sobre a sua saída e uma pontuação mais próxima de 0 significa que o sistema está confiante de que a entrada não corresponde a uma determinada saída. Pontuações no meio significam que o sistema não tem certeza de como tomar a decisão.

Por exemplo, pegue num modelo que seja usado para identificar se algum texto do cliente inclui uma encomenda de alimentos. Pode dar uma pontuação de 1 para "Eu gostaria de pedir um café" (o sistema está muito confiante de que isto é uma ordem) e uma pontuação de 0 para "a minha equipa ganhou o jogo ontem à noite" (o sistema está muito confiante de que isto não é uma ordem). E pode ter uma pontuação de 0,5 para "vamos tomar um chá" (não sei se isto é uma ordem ou não).

Chave programática

Renomeado para a chave de autoria.

Publicar

Publicar significa disponibilizar uma versão ativa da LUIS no ponto final de encenação ou produção.

Quota

A quota LUIS é a limitação do nível de subscrição do Azure. A quota LUIS pode ser limitada por ambos os pedidos por segundo (Estado HTTP 429) e pelo total de pedidos num mês (Estado HTTP 403).

Esquema

O seu esquema inclui as suas intenções e entidades, juntamente com as subentírias. O esquema está inicialmente planeado para então iterado ao longo do tempo. O esquema não inclui configurações de aplicações, funcionalidades ou exemplos de expressões.

Análise de Sentimentos

A análise do sentimento fornece valores positivos ou negativos das expressões fornecidas pelo serviço de Língua.

Escorva da fala

O priming da fala melhora o reconhecimento de palavras e frases faladas que são comumente usadas no seu cenário com serviços de fala. Para aplicações ativadas por discursos, todos os exemplos com rótulo LUIS são usados para melhorar a precisão do reconhecimento da fala, criando um modelo de fala personalizado para esta aplicação específica. Por exemplo, num jogo de xadrez, você quer ter certeza de que quando o utilizador diz "Move knight", não é interpretado como "Move night". A aplicação LUIS deve incluir exemplos em que "cavaleiro" é rotulado como uma entidade.

Chave de arranque

Uma chave gratuita para usar quando começar a usar o LUIS.

Sinónimos

Nas entidades da lista LUIS, pode criar um valor normalizado, que cada um pode ter uma lista de sinónimos. Por exemplo, se criar uma entidade de tamanho que tenha valores normalizados de pequenos, médios, grandes e extra-grandes. Pode criar sinónimos para cada valor como este:

Valor nãomalizado Sinónimos
Pequeno o pequenino, 8 onça
Médio regular, 12 onça
Grande grande, 16 onça
Xtra grande o maior, 24 onças

O modelo devolverá o valor normalizado para a entidade quando qualquer um dos sinónimos for visto na entrada.

Teste

Testar uma aplicação LUIS significa visualizar previsões de modelos.

Compensação do tempomo-de-tempo

O ponto final inclui o timezoneOffset. Este é o número em minutos que pretende adicionar ou remover da entidade pré-construída datatimeV2. Por exemplo, se a expressão for "a que horas é agora?", a data que oV2 devolveu é a hora atual para o pedido do cliente. Se o pedido do seu cliente for proveniente de um bot ou de outra aplicação que não seja igual ao utilizador do seu bot, deverá passar no offset entre o bot e o utilizador.

Consulte o fuso horário de alteração da entidade datatimeV2 pré-construída.

Token

Um símbolo é a menor unidade de texto que LUIS pode reconhecer. Isto difere ligeiramente entre as línguas.

Para inglês, um símbolo é um vão contínuo (sem espaços ou pontuação) de letras e números. Um espaço não é um símbolo.

Expressão Contagem de token Explicação
Dog 1 Uma única palavra sem pontuação ou espaços.
RMT33W 1 Um número de localizador de registos. Pode ter números e letras, mas não tem pontuação.
425-555-5555 5 Um número de telefone. Cada marca de pontuação é um único símbolo, por isso 425-555-5555 seriam 5 fichas:
425
-
555
-
5555
https://luis.ai 7 https
:
/
/
luis
.
ai

Preparar

A formação é o processo de ensino do LUIS sobre quaisquer alterações à versão ativa desde o último treino.

Dados de preparação

Os dados de formação são o conjunto de informações necessárias para formar um modelo. Isto inclui o esquema, expressões, funcionalidades e configurações de aplicações etiquetadas.

Erros de treino

Erros de treino são previsões nos seus dados de treino que não correspondem às suas etiquetas.

Expressão

Uma expressão é a entrada do utilizador que é brevemente representativa de uma frase numa conversa. É uma frase de linguagem natural como "reserve 2 bilhetes para Seattle na próxima terça-feira". São adicionadas expressões de exemplo para treinar o modelo e o modelo prevê novas declarações no tempo de funcionamento

Versão

Uma versão LUIS é uma instância específica de uma aplicação LUIS associada a um ID de aplicação LUIS e ao ponto final publicado. Cada aplicação LUIS tem pelo menos uma versão.