Entidad precompilada Number para una aplicación de LUIS

Importante

LUIS se retirará el 1 de octubre de 2025. Además, a partir del 1 de abril de 2023, ya no se podrán crear recursos de este servicio. Se recomienda migrar las aplicaciones de LUIS al reconocimiento del lenguaje conversacional para aprovechar el soporte continuo del producto y las capacidades multilingües.

Hay muchas maneras en que los valores numéricos se utilizan para cuantificar, expresar y describir información. En este artículo, se cubren solo algunos de los ejemplos posibles. LUIS interpreta las variaciones en expresiones de usuario y devuelve los valores numéricos coherentes. Dado que esta entidad ya está entrenada, no es necesario agregar expresiones de ejemplo que contengan el número de intenciones de la aplicación.

Tipos de número

El número se administra desde el repositorio de GitHub Recognizers-Text

Ejemplos de resolución de números

Expresión	Entidad	Solución
one thousand times	"one thousand"	"1000"
1,000 people	"1,000"	"1000"
1/2 cup	"1 / 2"	"0.5"
one half the amount	"one half"	"0.5"
one hundred fifty orders	"one hundred fifty"	"150"
one hundred and fifty books	"one hundred and fifty"	"150"
a grade of one point five	"one point five"	"1.5"
buy two dozen eggs	"two dozen"	"24"

LUIS incluye el valor reconocido de una entidad builtin.number en el campo resolution de la respuesta JSON que devuelve.

Resolución del número precompilado

La consulta devuelve los siguientes objetos de entidad:

order two dozen eggs

Respuesta de V3

El siguiente JSON es con el parámetro verbose establecido en false:

"entities": {
    "number": [
        24
    ]
}

Respuesta detallada de V3

El siguiente JSON es con el parámetro verbose establecido en true:

"entities": {
    "number": [
        24
    ],
    "$instance": {
        "number": [
            {
                "type": "builtin.number",
                "text": "two dozen",
                "startIndex": 6,
                "length": 9,
                "modelTypeId": 2,
                "modelType": "Prebuilt Entity Extractor",
                "recognitionSources": [
                    "model"
                ]
            }
        ]
    }
}

Respuesta de V2

En el siguiente ejemplo, se muestra una respuesta JSON de LUIS, que incluye la resolución del valor 24, para la expresión "dos docenas".

"entities": [
  {
    "entity": "two dozen",
    "type": "builtin.number",
    "startIndex": 6,
    "endIndex": 14,
    "resolution": {
      "subtype": "integer",
      "value": "24"
    }
  }
]

Pasos siguientes

Obtenga información acerca de las entidades currency, ordinal y percentage.