Numer wstępnie skompilowana jednostka dla aplikacji usługi LUIS

Ważne

Usługa LUIS zostanie wycofana 1 października 2025 r. i od 1 kwietnia 2023 r. nie będzie można utworzyć nowych zasobów usługi LUIS. Zalecamy migrację aplikacji LUIS do interpretacji języka konwersacyjnego, aby korzystać z ciągłej pomocy technicznej i wielojęzycznych możliwości produktów.

Istnieje wiele sposobów, w których wartości liczbowe są używane do kwantyfikacji, wyrażania i opisywania fragmentów informacji. W tym artykule omówiono tylko niektóre z możliwych przykładów. Usługa LUIS interpretuje różnice w wypowiedziach użytkownika i zwraca spójne wartości liczbowe. Ponieważ ta jednostka jest już wytrenowana, nie trzeba dodawać przykładowych wypowiedzi zawierających liczbę do intencji aplikacji.

Typy liczb

Numer jest zarządzany z repozytorium GitHub Recognizers-text

Przykłady rozpoznawania liczb

Wypowiedź	Encja	Rozwiązanie
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"

Usługa LUIS zawiera rozpoznaną wartość builtin.number jednostki w resolution polu zwracanej odpowiedzi JSON.

Rozwiązanie dla wstępnie utworzonej liczby

Następujące obiekty jednostki są zwracane dla zapytania:

order two dozen eggs

Odpowiedź w wersji 3

Poniższy kod JSON ma verbose parametr ustawiony na falsewartość :

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

Szczegółowa odpowiedź w wersji 3

Poniższy kod JSON ma verbose parametr ustawiony na truewartość :

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

Odpowiedź w wersji 2

W poniższym przykładzie przedstawiono odpowiedź JSON z usługi LUIS obejmującą rozdzielczość wartości 24 dla wypowiedzi "dwa tuziny".

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

Następne kroki

Dowiedz się więcej o walucie, porządkowi i wartościach procentowych.