올바른 방법으로 LUIS를 훈련하는 방법

Question

간단한 소개 - SearchForPerson을 소개했습니다. 따라서 'None'및 'SearchForPerson'응용 프로그램에는 두 가지 의도가 있습니다. 내가 찾는 사람을 식별하기 위해, 나는 계층 적 엔티티 'Person'을 'FirstName'과 'LastName'으로 정의했다. 저는 LUIS를 훈련시키는 방법을 찾고 있습니다. 가능한 방법이 있습니다 :

1. 내가 발언의 사전 정의 된 세트를 업로드하지만 서로 다른 마지막/첫 번째 이름을 수 있습니다 (utterence 당 100의 변화 - "{fistname} {LASTNAME} 검색"- 예를 들면).
2. 미리 정의 된 발화 모음을 업로드하고 주먹과 성으로 프레이즈 목록을 정의 할 수 있습니다.
3. 다른 것.

누구나이 간단한 작업을 위해 LUIS를 교육하는 가장 효율적인 방법을 권장 할 수 있습니까? 모든 데이터는 API에 의해 애플리케이션에 업로드됩니다.

Answer 1

당신은 말했다 당신의 질문에 가장 효율적인 방법 : 나는 발언 (7)의 있지만 다른 이름 (utterence 당 100 변화에 미리 정의 된 설정을 업로드 할 수 있습니다

1. - "{fistname} {LASTNAME 검색 } "- 예)

하지만 rexamine에는 요점이 있습니다. LUIS를 사용하고 있으므로 이 없으므로에서이 작업을 수행해야하므로 100 가지 변형으로 교육을 시도하면 안됩니다. 최대 12 개 정도의 발언으로 시작하는 것이 좋습니다.

함께 훈련 할 발언 횟수는 특히 사용중인 언어에 따라 다릅니다. 당신이 우리 문화를 사용하고 있다고 가정합니다. 이 때문에 덴마크어 나 텔루구 어보다 영어로 된 일반적인 이름을 쉽게 인식 할 수 있습니다.

데이터 세트를 가져 오려면 LUIS 앱에서 열 & 시험으로 이동하십시오.

데이터 집합 허용 구문

:

마지막으로는, 여기에 루이스 포털에서 승인 된 데이터 세트 구문 정보입니다 : 다음 페이지는 당신이 당신의 발언을 가져올 수있는 어떻게 보이는지의 스크린 샷입니다

파일은 JSON 형식이어야합니다.

[ 
    { 
    "text": "hey dad, are you hungry?", 
    "intent": "None", 
    "entities": 
     [ 
     { 
      "entity": "FamilyMember", 
      "startPos": 4, 
      "endPos": 6 
     } 
     ] 
    }, 
    { 
    . 
    . 
    . 
    } 
] 

:

파일은 다음과 같은 JSON 형식에 따라 발언의 배열을 포함해야