LUIS错误地识别出话语

Question

我正在开发一款基于汽车经销商的LUIS应用程序，用户可以搜索汽车模型。我将名为“FindCar”的意图设置为使用话语“find [color] [car]”。

1. 当我测试应用程序并提交“查找红色野马”的话语时，它对意图“FindCar”的响应率很高，但对于意图“无”，总是具有较低的百分比。为什么它总是将低百分比返回到“无”，即使我的话语符合我为FindCar设置的内容？

2. 当我提交一个完全不同的话语如“建造大房子”时，我期望为“无”的意图返回高百分比。相反，它仍然返回“FindCar”的高百分比。那是为什么？

Answer 1

1. LUIS将返回所有意图以及每个意图的相关置信度。这是在“发布”窗口中将verbose设置为true时。这允许开发人员查看所有意图置信度级别，以便您可以完全控制要使用的意图。大多数情况下，你总是会以最高的信心评分意图。

2. 确保您的None意图也经过培训，并举例说明非汽车相关话语（本例）。此外，请确保在更新模型后进行培训和发布，因为在重新发布之前，端点不会反映最新的语言模型。这是一个非常常见的被忽视的步骤。经常重新发布！

Answer 2

1. 正如Kevin指出的那样，如果verbose标志设置为true，LUIS将返回所有预测分数。默认情况下，此标志设置为true。只要正确的意图是最高得分意图和下一个意图之间的分数差距我就不会太担心。也就是说，其他意图的分数很重要，如果你使用“查找汽车经销商”的话语来表达FindCarDealership意图，我会期望得分的差距小于FindCar和{{1}之间的差距}}

2. 你能为此提供准确的分数吗？我个人认为得分高于.8（这里的预测很可能是正确的），但我也认为低于.7的任何东西都需要训练。 正如凯文所说，你需要通过添加一些标记的话语来训练None意图。除此之外，它还有助于理解LUIS执行语法分析;意思是它在一个话语中查看单词的结构和位置，而不是单词的实际意义（语义分析）。令牌长度（在这种情况下为字长）很重要。