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2018 iT 邦幫忙鐵人賽
DAY 28
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AI & Machine Learning

利用 MS Bot framework 與 Cognitive Service 建構自用智慧小秘書系列 第 28

28. Cognitive Service - Language Understanding Intelligent Service, LUIS(1) 介紹與新增實體

前言

語意辨識是 AI 重要的研究領域之一,透過句子分析、機械學習等方式讓系統了解人類想要呈現的意圖,進而有辦法與人類溝通。語意辨識又因為語言不同,其解析、分析的方法也不盡相同,故有相當的難度存在。在這篇文章,我們將簡單介紹與設定 Language Understanding Intelligent Service 。


介紹

基本介紹
首先我們要先介紹 LUIS Portal 與 LUIS Cognitive Service。
多數 Azure Cognitive Service 都是提供 WebAPI 使用,但在 LUIS 服務與 Recommendation Solution 類似,提供 UI 圖形化操作讓使用者方便輸入資料與觸發訓練,不同的地方在於Recommendation Solution 必須發布於自己的 Azure (Web Application、Storage, 與 Insight),而 LUIS 直接提供平台操作,最後再將訓練結果發布於自己的 Azure LUIS Cognitive Service。
理所當然,你也能透過自己的 Azure LUIS Cognitive Service API 輸入資料與訓練,但需要多花時間檢視文件與寫些程式而已。我們盡量可能使用已有服務,所以我們會透過 LUIS.AI 來輸入資料、訓練並發布。

接下來在輸入資料並且觸發訓練之前,我們必須理解一些名詞:

  1. Utterances: 話語,像平常我們講話的內容
  2. Intent:意圖,表示使用者想要做的事情
  3. Entity:實體,對話中每一個詞句表示一個實體(含意)

舉個例子:
Utterances:我訂西雅圖的機票
Entity:我、西雅圖
Intent:買機票
透過這些解析方法加上演算法,我們能夠訓練機器理解人類語意中的意圖。

設定與操作 LUIS.AI
我們先前往 https://www.luis.ai/home ,建立我們的Luis App

Step 1. 因為是第一次建立,輸入相關資訊 → 點選 Continue

Step 2. 點選 New App

Step 3. 輸入相關資訊 → Create

Step 4. 建立完成,可以看見儀表板

Step 5. 接下來,我們開始新增 Entity:點選左邊 Entities → Create new entity

Step 6. 輸入 Name 與選擇 Type → 選擇 Done 完成實體建立

這些實體項目能在語意分析中讓系統解析中使用,在下一篇,我們接開始增加意圖、進行訓練、發布進行測試。


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利用 MS Bot framework 與 Cognitive Service 建構自用智慧小秘書31

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