LUIS - 微軟的 Nature Language Processing

在 Bot Composer 中使用 intent 與 entity

點擊 New Trigger 建立新的進入口
選取第一個選項 intent recognized

![截圖 2020-06-05 下午3.20.48](https://tva1.sinaimg.cn/large/007S8ZIlgy1gfhfv82b6vj31hd0q8n1z.jpg)

輸入 intent 名稱與 intent 的規則，例如下面這樣，然後按下 Submit 送出
送出之後應該會進入這個 intent 的編輯頁面，在這邊就可以設定如果 composer 判定說使用者的句子應該是符合這個 intent 的話要做什麼事，以我們的例子 問天氣 來看，這邊就可以去 call 天氣 api 並顯示給 user 看
1. 輸入要進入這個 intent 的關鍵字清單
2. 把流程設定好
3. 在 emulator 上測試
如果要使用 Entity 來達到使用者可以直接問 xxx的天氣如何，可以在 intents 關鍵字清單中加入下面的內容
1
- {city = taina} 天氣如何？
- city 代表的是這個位置的內容會被存到的變數名稱
- = taina 的意思是輸入的內容大概會長得像怎樣
接著再訊問使用者城市名稱的的 user input 這個節點，把 value 填上 =@city ，這樣當使用者第一句話已經有包含城市名稱的時候，bot 就會跳過問城市名稱的階段直接 call api
這邊是實際演示的成果

Lu file

Dodcument here
Lu 檔案的寫法

註解

1	> This is a comment and will be ignored

Intent

表示使用者想要執行的動作，Intent 的目的是為了找出使用者輸入的內容中想要達成的目標，例如訂機票、付錢、找文章等等
Intent 的寫法
使用 # <intent-name> 來宣告 intent 的名稱
在下方可以使用 -,+,* 等符號來列出一個表達這個 intent 的清單
1
2
3
4
5
# Greeting
- Hi
- Hello
- Good morning
- Good evening

多具不同的 intnet 是用# <intent-name> 來進行分割，空白列在 parsing 的時候會被忽略掉

    # Greeting
    - Hi
    - Hello
    - Good morning
    - Good evening
    
    # Help
    - help
    - I need help
    - please help
    ```   

* Entity

* 使用 `@ <entity-type> <entity-name> [[hasRole[s]] <comma-separated-list-of-roles>] [hasFeature[s] <comma-separated-list-of-features>]` 來宣告 Entity

* 使用 `@ <entity-name> = <definition>` 來定義 Entity

* 宣告與定義可被寫在同一行

@ [[hasRoles] ] =


* entity-type,entity-name,definition 是必填的，roles 是選填的

* 實際定義的範例如下

@ ml “this is a simple entity” role1, role2
@ ml ‘this is a simple entity’ hasRoles role1, role2


* Machine-Learned Entity

    * Machine-Learned Entity 會從對話中學習，我們需要將 Machine-Learned Entity 放置在一句話中可能會出現的位置，例如今天我想要利用 ML-Entity 來詢問使用者的訊息，可以將 ML-Entity 定義成下方這樣

    # getUserName
    - my name is {username=vishwac}

    > Without an explicit entity definition, 'userName' defaults to 'ml' entity type.
```

藉由上方這樣的定義，我們不需明確定義出 my name is xxx 才能設定條件