Entidad precompilada Number para una aplicación de LUIS
Importante
LUIS se retirará el 1 de octubre de 2025. Además, a partir del 1 de abril de 2023, ya no se podrán crear recursos de este servicio. Se recomienda migrar las aplicaciones de LUIS al reconocimiento del lenguaje conversacional para aprovechar el soporte continuo del producto y las capacidades multilingües.
Hay muchas maneras en que los valores numéricos se utilizan para cuantificar, expresar y describir información. En este artículo, se cubren solo algunos de los ejemplos posibles. LUIS interpreta las variaciones en expresiones de usuario y devuelve los valores numéricos coherentes. Dado que esta entidad ya está entrenada, no es necesario agregar expresiones de ejemplo que contengan el número de intenciones de la aplicación.
Tipos de número
El número se administra desde el repositorio de GitHub Recognizers-Text
Ejemplos de resolución de números
| Expresión | Entidad | Solución |
|---|---|---|
one thousand times |
"one thousand" |
"1000" |
1,000 people |
"1,000" |
"1000" |
1/2 cup |
"1 / 2" |
"0.5" |
one half the amount |
"one half" |
"0.5" |
one hundred fifty orders |
"one hundred fifty" |
"150" |
one hundred and fifty books |
"one hundred and fifty" |
"150" |
a grade of one point five |
"one point five" |
"1.5" |
buy two dozen eggs |
"two dozen" |
"24" |
LUIS incluye el valor reconocido de una entidad builtin.number en el campo resolution de la respuesta JSON que devuelve.
Resolución del número precompilado
La consulta devuelve los siguientes objetos de entidad:
order two dozen eggs
El siguiente JSON es con el parámetro verbose establecido en false:
"entities": {
"number": [
24
]
}
Pasos siguientes
Obtenga información acerca de las entidades currency, ordinal y percentage.