تشير درجات التنبؤ إلى دقة التنبؤ للنوايا والكيانات
تشير درجة التنبؤ إلى درجة الثقة التي يتمتع بها LUIS لنتائج التنبؤ بكلام المستخدم.
درجة التنبؤ بين صفر (0) وواحد (1). مثال على درجة LUIS الواثقة للغاية هو 0.99. مثال على درجة الثقة المنخفضة هو 0.01.
| قيمة النتيجة | الثقة |
|---|---|
| 1 | مباراة محددة |
| 0.99 | ثقة عالية |
| 0.01 | ثقة منخفضة |
| 0 | فشل واضح في المطابقة |
هدف تسجيل أعلى الدرجات
كل تنبؤ بالألفاظ يعيد نية أعلى تسجيلا. هذا التنبؤ هو مقارنة عددية لدرجات التنبؤ.
قرب الدرجات من بعضها البعض
أعلى 2 درجات يمكن أن يكون لها فرق صغير جدا بينهما. لا يشير LUIS إلى هذا القرب بخلاف إرجاع أعلى الدرجات.
درجة التنبؤ بالعائد لجميع المقاصد
يمكن أن تتضمن نتيجة الاختبار أو نقطة النهاية جميع المقاصد. يتم تعيين هذا التكوين على نقطة النهاية باستخدام زوج اسم/قيمة سلسلة الاستعلام الصحيح.
| واجهة برمجة تطبيقات التنبؤ | اسم سلسلة الاستعلام |
|---|---|
| V3 | show-all-intents=true |
| V2 | verbose=true |
مراجعة المقاصد بدرجات مماثلة
تعد مراجعة النتيجة لجميع المقاصد طريقة جيدة للتحقق من أنه ليس فقط القصد الصحيح المحدد ، ولكن أيضا أن درجة النية التالية المحددة أقل بكثير وباستمرار بالنسبة للأقوال.
إذا كانت المقاصد المتعددة لها درجات تنبؤ قريبة ، استنادا إلى سياق الكلام ، فقد يقوم LUIS بالتبديل بين المقاصد. لإصلاح هذا الموقف ، استمر في إضافة أقوال إلى كل نية مع مجموعة واسعة من الاختلافات السياقية أو يمكنك أن تجعل تطبيق العميل ، مثل روبوت الدردشة ، يتخذ خيارات برمجية حول كيفية التعامل مع أفضل نوايا 2.
قد تنقلب نوايا 2 ، التي يتم تسجيلها عن كثب ، بسبب التدريب غير الحتمي. يمكن أن تصبح النتيجة العليا هي الدرجة الثانية ويمكن أن تصبح النتيجة العليا الثانية هي أول أعلى درجة. من أجل منع هذا الموقف ، أضف أمثلة على الأقوال إلى كل من القصدين الأولين لهذا الكلام مع اختيار الكلمة والسياق الذي يميز نوايا 2. يجب أن يكون للقصدين نفس العدد تقريبا من أقوال الأمثلة. القاعدة الأساسية للفصل لمنع الانعكاس بسبب التدريب ، هي اختلاف بنسبة 15٪ في الدرجات.
يمكنك إيقاف تشغيل التدريب غير الحتمي من خلال التدريب مع جميع البيانات.
الاختلافات مع التنبؤات بين الدورات التدريبية المختلفة
عندما تقوم بتدريب نفس النموذج في تطبيق مختلف ، والدرجات ليست هي نفسها ، فإن هذا الاختلاف يرجع إلى وجود تدريب غير حتمي (عنصر عشوائي). ثانيا، أي تداخل بين الكلام وبين أكثر من قصد واحد يعني أن القصد الأعلى لنفس اللفظ يمكن أن يتغير بناء على التدريب.
إذا كان روبوت الدردشة الخاص بك يتطلب درجة LUIS محددة للإشارة إلى الثقة في نية ما ، فيجب عليك استخدام فرق النتيجة بين القصدين العلويين. يوفر هذا الوضع المرونة للاختلافات في التدريب.
يمكنك إيقاف تشغيل التدريب غير الحتمي من خلال التدريب مع جميع البيانات.
E (الأس) التدوين
يمكن أن تستخدم درجات التنبؤ تدوينا أسيا ، يظهر فوق نطاق 0-1 ، مثل 9.910309E-07. هذه النتيجة هي مؤشر على عدد صغير جدا.
| درجة التدوين E | النتيجة الفعلية |
|---|---|
| 9.910309E-07 | .0000009910309 |
إعدادات التطبيق
استخدم إعدادات التطبيق للتحكم في كيفية تأثير علامات التشكيل وعلامات الترقيم على درجات التنبؤ.
الخطوات التالية
راجع إضافة كيانات لمعرفة المزيد حول كيفية إضافة كيانات إلى تطبيق LUIS.