总结
总的来说，你可以使用对话语言理解 (CLU) 生成一个模型，根据自然语言言语预测意图和实体。 然后，客户端应用程序可以使用这个经过训练的模型来响应自然语言用户输入
本模块的两个主要要点是 CLU 的核心概念（言语、意向和实体），以及如何开始使用 Azure AI 语言的 CLU 功能。 你可以使用 Azure AI 语言的 CLU 功能在言语中定义实体和意向，并训练语言模型根据用户输入预测意向和实体。
你了解到，可以使用 Azure AI 语言资源进行创作和预测，也可以使用 Azure AI 服务资源进行预测。 此外，本练习还教你如何使用 Language Studio 基于 Web 的界面来创建和管理 CLU 应用程序。
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