أنواع الكيانات
هام
سيتم إيقاف LUIS في 1 أكتوبر 2025 وبدءا من 1 أبريل 2023، لن تتمكن من إنشاء موارد LUIS جديدة. نوصي بترحيل تطبيقات LUIS إلىفهم لغة المحادثة للاستفادة من دعم المنتج المستمر والقدرات متعددة اللغات.
الكيان هو رمز أو عنصر ذو صلة بهدف المستخدم. تحدّد الكيانات البيانات التي يمكن استخراجها من العبارة وهي ضرورية ومهمة لإكمال الإجراء المطلوب للمستخدم. على سبيل المثال:
| التعبير | الهدف المتوقع | الكيانات المستخرجة | التوضيح |
|---|---|---|---|
| مرحبًا، كيف حالك؟ | الترحيب | - | لا شيء لاستخراجه. |
| أريد طلب بيتزا صغيرة | orderPizza | 'small' | يتم استخراج كيان "الحجم" على أنه "صغير". |
| إيقاف تشغيل ضوء غرفة النوم | TurnOff | 'bedroom' | يتم استخراج كيان "الغرفة" كـ "غرفة نوم". |
| تحقق من الرصيد في حساب التوفير الخاص بي ينتهي في 4406 | checkBalance | 'savings' و'4406' | يتم استخراج كيان "accountType" كـ "توفير"، ويتم استخراج كيان "accountNumber" باسم "4406". |
| شراء 3 تذاكر إلى نيويورك | buyTickets | '3' و'New York' | يتم استخراج كيان "ticketsCount" كـ "3"، ويتم استخراج كيان 'Destination' كـ 'New York". |
الكيانات اختيارية ولكن يوصى بها. لا تحتاج إلى إنشاء كيانات لكل مفهوم في تطبيقك، فقط عندما:
- يحتاج تطبيق العميل إلى البيانات، أو
- يعمل الكيان بمثابة تلميح أو إشارة إلى كيان أو هدف آخر. لمعرفة المزيد حول الكيانات كميزات، انتقل إلى الكيانات كميزات.
أنواع الكيانات
لإنشاء كيان، يجب أن تعطيه اسماً ونوعاً. هناك عدة أنواع من الكيانات في LUIS.
كيان القائمة
يمثل كيان القائمة مجموعة كاملة وثابتة من الكلمات المرتبط بعضها ببعض مع مرادفاتها. يمكنك استخدام كيانات القائمة للتعرف على مرادفات أو تباينات متعددة واستخراج إخراج تمت تسويته لها. استخدم خيار التوصية لعرض اقتراحات للكلمات الجديدة استناداً إلى القائمة الحالية.
كيان القائمة غير متعلم آليًا، ما يعني أن LUIS لا يكتشف قيمًا إضافية لكيانات القائمة. يضع LUIS علامة على أي تطابق لعنصر في أي قائمة ككيان في الاستجابة.
مطابقة كيانات القائمة حساسة لحالة الأحرف، ويجب أن تكون مطابقة تمامًا. تستخدم القيم التي تمت تسويتها أيضا عند مطابقة كيان القائمة. على سبيل المثال:
| القيمة العادية | المرادفات |
|---|---|
| صغير | sm, sml, tiny, smallest |
| متوسط | md, mdm, regular, average, middle |
| كبير | lg, lrg, big |
راجع المقالة المرجعية لكيانات القائمة لمزيد من المعلومات.
كيان Regex
يستخرج كيان التعبير العادي كيانًا استنادًا إلى نمط تعبير عادي توفره أنت. لأنه يتجاهل الحالة ويتجاهل المتغير الثقافي. كيانات التعبير العادي هي الأفضل للنص المنظم أو تسلسل محدد مسبقا من القيم الأبجدية الرقمية المتوقعة بتنسيق معين. على سبيل المثال:
| الكيان | التعبير العادي | مثال |
|---|---|---|
| رقم الرحلة | flight [A-Z]{2} [0-9]{4} |
flight AS 1234 |
| رقم بطاقة الائتمان | [0-9]{16} |
5478789865437632 |
راجع المقالة المرجعية لكيانات regex للحصول على مزيد من المعلومات.
الكيانات التي تم إنشاؤها مسبقاً
يتضمن LUIS مجموعة من الكيانات المنشأة مسبقاً للتعرف على الأنواع الشائعة من المعلومات، مثل التواريخ والأوقات والأرقام والقياسات والعملة. يختلف دعم الكيانات الذي تم إنشاؤه مسبقاً باختلاف ثقافة تطبيق LUIS الخاص بك. للحصول على قائمة كاملة بالكيانات المنشأة مسبقاً والتي تدعمها LUIS، بما في ذلك الدعم حسب الثقافة، راجع مرجع الكيان الذي تم إنشاؤه مسبقاً.
عندما يتم تضمين كيان تم إنشاؤه مسبقاً في التطبيق الخاص بك، يتم تضمين توقعاته في التطبيق المنشور الخاص بك. سلوك الكيانات المنشأة مسبقاً مدرب مسبقًا ولا يمكن تعديله.
| كيان مُعد مسبقاً | قيمة المثال |
|---|---|
| PersonName | جيمس، بيل، توم |
| DatetimeV2 | 2019-05-02, May 2nd, 8am on May 2nd 2019 |
راجع المقالة المرجعية للكيانات التي تم إنشاؤها مسبقاً لمزيد من المعلومات.
كيان Pattern.Any
كيان Pattern.Any هو عنصر نائب متغير الطول، يُستخدم فقط في تعبير قالب النمط لوضع علامة على الموضع حيث بداية ونهاية الكيان. يتبع قاعدة أو نمطاً محدداً وأفضل استخدام للجمل ذات البنية المعجمية الثابتة. على سبيل المثال:
| مثال على تعبير | النمط | الكيان |
|---|---|---|
| هل يمكنني الحصول على برغر، رجاءً؟ | Can I have a {meal} [please][?] |
برغر |
| هل يمكنني الحصول على بيتزا؟ | Can I have a {meal} [please][?] |
البيتزا |
| أين يمكنني العثور على «غاتسبي العظيم»؟ | Where can I find {bookName}? |
غاتسبي العظيم |
راجع مقالة مرجع كيانات Pattern.Any للحصول على مزيد من المعلومات.
كيان متعلم آليًا (ML)
يستخدم الكيان المتعلِّم آليًا سياقاً لاستخراج الكيانات استناداً إلى أمثلة مسماة. وهو الكيان المفضل لبناء تطبيقات LUIS. يعتمد على خوارزميات التعلم الآلي، ويتطلب التسمية ليتم تصميمها وفقاً لتطبيقك بنجاح. استخدم كيان التعلم الآلي لتحديد البيانات التي لا يتم تنسيقها بشكل جيد دائماً ولكن لها نفس المعنى.
| مثال على تعبير | كيان المنتج المستخرج |
|---|---|
| أريد شراء كتاب. | 'book' |
| هل يمكنني الحصول على هذه الأحذية رجاءً؟ | 'أحذية' |
| أضف هذه السراويل القصيرة إلى سلتي. | 'السراويل القصيرة' |
لمزيد من المعلومات، راجع الكيانات التي تعلمها الجهاز.
كيان التعلم الآلي مع البنية
يمكن أن يتكون كيان التعلم الآلي من كيانات فرعية أصغر، يمكن أن يكون لكل منها خصائصه الخاصة. على سبيل المثال، يمكن أن يكون لـ عنوان كيان البنية التالية:
- العنوان: 4567 Main Street, NY, 98052, USA
- رقم المبنى: 4567
- اسم الشارع: Main Street
- الولاية: NY
- الرمز البريدي: 98052
- البلد: الولايات المتحدة الأمريكية
بناء كيانات فعالة للتعلم الآلي
لبناء كيانات متعلمة آلياً بشكل فعال، اتبع أفضل الممارسات التالية:
- إذا كان لديك كيان تم تعلمه آليًا به كيانات فرعية، فتأكد من تقديم الطلبات والمتغيرات المختلفة للكيان والكيانات الفرعية في الألفاظ المنطوقة المصنفة. يجب أن تتضمن أمثلة الألفاظ المسماة جميع النماذج الصالحة، وتتضمن الكيانات التي تظهر وتغيب ويعاد ترتيبها أيضاً داخل التعبير.
- تجنب الإفراط في احتواء الكيانات إلى مجموعة ثابتة. يحدث الإفراط في الاحتواء عندما لا يعم النموذج بشكل جيد، وهو مشكلة شائعة في نماذج التعلم الآلي. وهذا يعني أن التطبيق لن يعمل على أنواع جديدة من الأمثلة بشكل كافٍ. في المقابل، يجب عليك تغيير تعبيرات الأمثلة المسماة حتى يتمكن التطبيق من التعميم خارج الأمثلة المحدودة التي تقدمها.
- يجب أن تكون التسمية الخاصة بك متسقة عبر الأهداف. يتضمن ذلك حتى التعبيرات التي تقدمها في هدف بلا الذي يتضمن هذا الكيان. وإلا، لن يتمكن النموذج من تحديد التسلسلات بفعالية.
الكيانات كميزات
هناك وظيفة مهمة أخرى للكيانات تتمثل في استخدامها كميزات أو سمات مميزة لأهداف أو كيانات أخرى بحيث يراقبها نظامك ويتعلم من خلالها.
الكيانات كميزات للأهداف
يمكنك استخدام الكيانات كإشارة للهدف. على سبيل المثال، يمكن أن يميز وجود كيان معين في التعبير الهدف الذي يقع تحته.
| مثال على تعبير | الكيان | الهدف |
|---|---|---|
| احجز لي رحلة إلى نيويورك. | المدينة | حجز رحلة طيران |
| احجز لي قاعة المؤتمرات الرئيسية. | الغرفة | حجز غرفة |
الكيانات كميزة للكيانات
يمكنك أيضاً استخدام الكيانات كمؤشر لوجود كيانات أخرى. ومن الأمثلة الشائعة على ذلك استخدام كيان تم إنشاؤه مسبقاً كميزة كيان آخر للتعلم الآلي. إذا كنت تقوم بإنشاء نظام حجز رحلات طيران وكان تعبيرك يبدو مثل 'حجز رحلة من القاهرة إلى سياتل'، فمن المحتمل أن يكون لديك المدينة الأصل والمدينة الوجهة ككيانات للتعلم الآلي. ومن الممارسات الجيدة استخدام الكيان GeographyV2 الذي تم إنشاؤه مسبقًا كميزة لكلا الكيانين.
لمزيد من المعلومات، راجع المقالة المرجعية لكيانات GeographyV2.
يمكنك أيضاً استخدام الكيانات كميزات مطلوبة للكيانات الأخرى. يساعد هذا في حل الكيانات المستخرجة. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بإنشاء تطبيق طلب بيتزا ولديك كيان Size ML، يمكنك إنشاء كيان قائمة SizeList واستخدامه كميزة مطلوبة للكيان Size. سيعيد التطبيق الخاص بك القيمة التي تمت تسويتها ككيان مستخرج من التعبير.
راجع الميزات لمزيد من المعلومات والكيانات التي تم إنشاؤها مسبقاً لمعرفة المزيد حول دقة الكيانات التي تم إنشاؤها مسبقاً المتوفرة في ثقافتك.
بيانات من الكيانات
تحتاج معظم برامج وتطبيقات الدردشة إلى أكثر من اسم الهدف. تأتي هذه البيانات الإضافية والاختيارية من الكيانات المكتشفة في الكلام. يقوم كل نوع من الكيانات بإرجاع معلومات مختلفة بشأن المباراة.
يمكن أن تتطابق كلمة أو عبارة واحدة في الكلام مع أكثر من كيان واحد. في هذه الحالة، يتم إرجاع كل كيان مطابق مع نقاطه.
يتم إرجاع جميع الكيانات في صفيف الكيانات للاستجابة من نقطة النهاية
أفضل الممارسات للكيانات
استخدام كيانات التعلم الآلي
تم تصميم الكيانات المتعلمة آليًا لتناسب تطبيقك وتتطلب وضع العلامات لتكون ناجحة. إذا كنت لا تستخدم كيانات تعلمها الجهاز، فقد تستخدم الكيانات الخاطئة.
يمكن للكيانات المتعلمة آلياً استخدام كيانات أخرى كميزات. يمكن أن تكون هذه الكيانات الأخرى كيانات مخصصة مثل كيانات التعبير العادية أو الكيانات المدرجة في القائمة، أو يمكنك استخدام الكيانات المنشأة مسبقًا كميزات.
تعرف على الكيانات الفعالة التي تعلمها الجهاز.