Usar padrões para diferenciar enunciados semelhantes

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Em alguns casos, um modelo pode conter várias intenções para as quais os enunciados provavelmente serão semelhantes. Você pode usar o padrão de enunciados para desambiguar as intenções, minimizando o número de enunciados de amostra.

Por exemplo, considere o seguinte enunciado:

  • "Ligar a luz da cozinha"
  • "A luz da cozinha está ligada?"
  • "Desligar a luz da cozinha"

Esses enunciados são sintaticamente semelhantes, com somente algumas diferenças em palavras ou pontuação. No entanto, eles representam três intenções diferentes (que podem ser nomeadas de TurnOnDevice, GetDeviceStatuse TurnOffDevice). Além disso, as intenções podem se aplicar a uma ampla variedade de valores de entidade. Além da "luz da cozinha", a intenção pode ser aplicada à "luz da sala de estar", à "televisão" ou a qualquer outro dispositivo ao qual o modelo possa precisar dar suporte.

Para treinar corretamente seu modelo, forneça alguns exemplos de cada intenção que especifiquem os diferentes formatos de enunciados.

  • TurnOnDevice:
    • "Ligar {DeviceName}"
    • "Alternar o {DeviceName}"
    • "Ligue {DeviceName}"
  • GetDeviceStatus:
    • "{DeviceName} está ligado[?]"
  • TurnOffDevice:
    • "Desligue {DeviceName}"
    • "Desativar {DeviceName}"
    • "Desligar {DeviceName}"

Quando você ensina seu modelo com cada tipo diferente de enunciado, o serviço de Linguagem de IA do Azure pode aprender a categorizar as intenções corretamente com base no formato e na pontuação.