我们要创建一个具有约80个意图的聊天机器人，其中大多数只是与HR（福利，工资等）相关的直接答案的问题。可以使用QnA制造商来完成，但是我们决定使用LUIS和发话语，以便将来在需要时可以选择查询实体。
我试图创建一些实体来提高某些意图的得分，例如，我们对公司体育运动的铭文有一个疑问：
话语： 如何注册足球？
我必须在网球课上注册什么步骤？
...
因此，我创建了两个实体，一个用于“ ActivityType”（足球，网球等），另一个用于“注册”（注册，注册等）。后者更多地用作同义词变量，因此我不必写那么多的话。 然后这些话语转化为：
如何在{ActivityType}中{注册}
{ActivityType}课程中的{Enrollment}我必须采取什么步骤？
这些是我的问题：
1）“注册”实体用于避免产生太多话语，这在这里有意义还是在LUIS中有更好的东西？
2）我已经测试了系统，在某些问题上，它选择了仅存在于特定意图中的两个实体（enrollmnet和activitytype），但随后它在顶部分配了另一个不存在的意图所有这些实体。我希望这些实体在某种程度上提高选择使用它的意图的可能性（在这种情况下，只有一个在使用它们，因此应该很明显但未被选择）
任何帮助将不胜感激：）