Utiliser des modèles pour différencier des énoncés similaires

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Dans certains cas, un modèle peut contenir plusieurs intentions pour lesquelles des énoncés sont susceptibles d’être similaires. Vous pouvez utiliser le modèle des énoncés pour lever l’ambiguïté des intentions tout en réduisant le nombre d’exemples d’énoncé.

Observons par exemple les énoncés suivants :

• « Turn on the kitchen light »
• « Est-ce que la lumière de la cuisine est allumée ? »
• « Turn off the kitchen light »

Ces énoncés sont syntaxiquement similaires, avec seulement quelques différences en termes de mots ou de signes de ponctuation. Toutefois, ils représentent trois intentions différentes (qui peuvent être nommées TurnOnDevice, GetDeviceStatus et TurnOffDevice). En outre, les intentions peuvent s’appliquer à une large gamme d’entités. En plus de « lumière de la cuisine », l’intention peut s’appliquer à « lumière du salon », à « télévision » ou à tout autre appareil que le modèle est susceptible de devoir prendre en charge.

Pour entraîner correctement votre modèle, fournissez quelques exemples de chaque intention qui spécifient les différents formats d’énoncés.

• TurnOnDevice :
  • « Turn on the {DeviceName} »
  • « Passer à {DeviceName} »
  • « Turn the {DeviceName} on »
• GetDeviceStatus :
  • « Est-ce que {DeviceName} est allumé ? »
• TurnOffDevice :
  • « Turn the {DeviceName} off »
  • « Éteins {DeviceName} »
  • « Turn off the {DeviceName} »

Quand vous apprenez différents types d’énoncé à votre modèle, le service Azure AI Language peut apprendre à catégoriser correctement les intentions en fonction du format et de la ponctuation.