LUIS不正確地識別話語

Question

我正在開發LUIS應用程序，該應用程序基於汽車經銷商，用戶可以在其中搜索汽車模型。我設置了名爲「FindCar」的意圖來處理話語「find [color] [car]」。

1. 當我測試應用程序，並提交話語「查找紅色野馬」，它與意圖「FindCar」高比例的迴應，但總是有意向「無」比例較低。爲什麼它總是返回到「無」的低百分比，即使我的話語與我爲FindCar設置的內容相匹配？

2. 當我提交了一個完全不同的話語，如「建造大房子」時，我期待返回高比例意向「無」。相反，它仍然向「FindCar」返回高比例。這是爲什麼？

Answer 1

1. LUIS將返回所有的意圖與相關的置信水平爲每。這是當您在發佈窗口中將verbose設置爲true時。這使開發人員可以查看所有意向信任級別，以便完全控制您希望使用的意向。大多數情況下，你總是會以最高的自信得分意願去。

2. 確保您None意圖與非汽車相關言論（在這個例子中）的幾個例子訓練有素的爲好。此外，請確保在更新模型後進行培訓和發佈，因爲您的端點在重新發布之前不會反映最新的語言模型。這是一個很常見的被忽視的步驟。經常重新發布！

Answer 2

1. 正如凱文表示，如果verbose標誌被設置爲true，路易斯將返回所有的預測分數。該標誌默認設置爲true。只要正確的意圖是得分最高的意圖和下一個目標之間的比分差距，我不會太擔心。也就是說，其他意圖的分數很重要，如果您對FindCarDealership的意圖使用話語「查找汽車經銷商」，我期望得分比FindCar和None之間的差距更窄。

2. 你能提供這個確切的分數嗎？就我個人而言，我認爲0.8以上的分數很高（這裏的預測很可能是正確的），但我也認爲以下.7中的任何內容都是明確需要培訓的。如Kevin所說，你需要通過添加一些標註的話語來訓練None的意圖。除此之外，它將有助於理解LUIS執行語法分析;這意味着它正在查看單詞在話語中的結構和位置，而不是單詞的實際含義（語義分析）。令牌長度（在這種情況下的字長）很重要。