Verwenden von Mustern zum Unterscheiden ähnlicher Äußerungen

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In einigen Fällen kann ein Modell mehrere Absichten enthalten, bei denen die Äußerungen wahrscheinlich ähnlich sind. Mithilfe der Muster von Äußerungen können Sie die Absichten eindeutig machen und gleichzeitig die Anzahl von Beispieläußerungen minimieren.

Betrachten Sie z. B. die folgenden Äußerungen:

• „Schalte das Küchenlicht ein“
• „Ist das Küchenlicht an?“
• „Schalte das Küchenlicht aus“

Diese Äußerungen sind syntaktisch ähnlich und weisen nur geringe Unterschiede bei den Wörtern oder Satzzeichen auf. Sie stellen jedoch drei verschiedene Absichten dar (die als TurnOnDevice,GetDeviceStatus und TurnOffDevicebezeichnet werden können). Darüber hinaus können die Absichten für eine Vielzahl von Entitätswerten gelten. Neben „Küchenlicht“ kann die Absicht auch für „Wohnzimmerlicht“, „Fernseher“ oder jedes andere Gerät gelten, das möglicherweise vom Modell unterstützt werden muss.

Um Ihr Modell ordnungsgemäß zu trainieren, geben Sie eine Handvoll Beispiele für jede Absicht an, welche die verschiedenen Formate von Äußerungen angeben.

• TurnOnDevice:
  • „{DeviceName} einschalten“
  • „Schalten Sie {DeviceName}“ an
  • „Schalte {DeviceName} ein“
• GetDeviceStatus:
  • „Ist {DeviceName} an[?]“
• TurnOffDevice:
  • „Schalte {DeviceName} aus“
  • „{DeviceName} ausschalten“
  • „{DeviceName} ausschalten“

Wenn Sie Ihr Modell mit jedem unterschiedlichen Typ von Ausdrücken unterrichten, kann der Azure KI Language-Dienst lernen, wie er Absichten korrekt basierend auf Format und Interpunktion kategorisieren kann.