Compreensão da linguagem coloquial
Um recurso da Linguagem de IA que usa NLU (Reconhecimento de Linguagem Natural) para que as pessoas possam interagir com seus aplicativos, bots e dispositivos IoT.
Adicione NLU personalizado aos seus aplicativos
Crie aplicativos com compreensão de linguagem de conversação, um recurso de Linguagem de AI que entende a linguagem natural para interpretar os objetivos do usuário e extrai informações importantes de frases de conversação. Crie modelos de extração de entidades e classificação de intenção multilíngues e personalizáveis para suas palavras-chave ou frases específicas de domínio em 96 idiomas. Treine o modelo em uma linguagem natural e use-o em várias linguagens sem precisar treinar novamente.
O estúdio de linguagem simplifica a criação, a rotulagem e a implantação de seus modelos personalizados.
Nenhuma experiência em aprendizado de máquina é necessária.
Configurável para retornar a melhor resposta de aplicativos em vários idiomas.
Segurança e privacidade de nível empresarial aplicadas aos seus dados e modelos treinados.
Crie rapidamente uma solução multilíngue personalizada
Crie rapidamente intenções e entidades e rotule seus enunciados. Adicione componentes predefinidos de uma ampla variedade de tipos disponíveis comuns. Faça avaliações com medidas quantitativas internas, como precisão e recall. Use o painel simples para gerenciar implantações de modelo no estúdio de linguagem intuitivo e fácil de usar.
Criar uma solução de processamento de linguagem natural
Use perfeitamente com outros recursos dentro do Linguagem de IA do Azure, bem como o Serviço de Bot do Azure para uma solução de conversação de ponta a ponta.
Aprimore seus aplicativos com a próxima geração do LUIS
A compreensão da linguagem coloquial é a próxima geração de Compreensão da Linguagem (LUIS). O recurso vem com modelos de linguagem de ponta que compreendem o significado do enunciado e capturam variações de palavras, sinônimos e ortografia incorreta. Além disso, ele é multilíngue. Ele também orquestra automaticamente os bots equipados para compreensão da linguagem coloquial, respostas às perguntas e LUIS clássico.
Explore os cenários de compreensão da linguagem coloquial
Criar um bot conversacional de nível empresarial
Esta arquitetura de referência descreve como criar um bot de conversação de nível empresarial (chatbot) usando a estrutura do Serviço de Bot do Azure.
Chatbot de comércio
Juntos, o Serviço de Bot do Azure e a compreensão da linguagem coloquial permitem que os desenvolvedores criem interfaces de conversa para vários cenários, como bancos, viagens e entretenimento.
Controlando dispositivos IoT usando um assistente de voz
Crie interfaces conversacionais contínuas que entendam idioma natural com todos os seus dispositivos acessíveis pela Internet, desde sua televisão ou geladeira conectada até dispositivos em um plano de energia conectada.
A compreensão da linguagem coloquial é a próxima geração do Reconhecimento de Linguagem (LUIS)
Compreensão da linguagem coloquial | Reconhecimento de Linguagem (LUIS) | |
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Modelos de última geração baseados em transformadores | ||
Treinar em um idioma natural e usar o modelo em vários idiomas sem treinar novamente | ||
Orquestrar entre vários aplicativos de linguagem | ||
Interoperável com Bot Framework SDK | ||
Interoperável com Bot Framework Composer | ||
Executar localmente ou na borda com contêineres | ||
Anotar, treinar, avaliar e implantar modelos com o Language Studio | Estúdio de Linguagem | LUIS.ai |
Segurança e conformidade abrangentes, integradas
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Anualmente, a Microsoft investe mais de USD$ 1 bilhão por ano na pesquisa e desenvolvimento de segurança cibernética.
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Empregamos mais de 3.500 especialistas em segurança totalmente dedicados à privacidade e à segurança de dados.
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O Azure tem mais certificações do que qualquer outro provedor de nuvem. Confira a lista completa.
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Obtenha o poder, controle e personalização de que você precisa com preços flexíveis
Pague apenas pelo que usar, sem custos iniciais. Com a Linguagem de IA do Azure, pague conforme o uso com base no número de transações.
Introdução a uma conta gratuita do Azure
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Após seu crédito terminar, migre para o pagamento conforme o uso para continuar a compilar com os mesmos serviços gratuitos. Pague apenas pelo que você usar além das suas quantidades mensais gratuitas.
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Documentação e recursos
Exemplos de código
Recursos de personalização
Perguntas frequentes sobre a compreensão da linguagem coloquial
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A compreensão da linguagem coloquial é a próxima geração do LUIS. O recurso vem com modelos de linguagem e tecnologia de ponta que compreendem o significado do enunciado e capturam facilmente variações de palavras, sinônimos e ortografia incorreta. Além disso, ele é multilíngue e pronto para uso. Ele também vem com orquestração para você se conectar diretamente a projetos de compreensão de linguagem de conversação, bases de conhecimento de respostas às perguntas personalizadas (anteriormente QnA Maker) e até aplicativos LUIS clássicos.
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Consulte a página de preços.
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Ela usa tecnologia multilíngue nativa para treinar suas classes de intenção e extratores de entidade. Por exemplo, treine um projeto em inglês e consulte-o em francês, alemão ou italiano e ainda obtenha os resultados esperados para as intenções e as entidades. Adicione dados em idiomas diferentes caso os resultados de um dos idiomas não estejam com bom desempenho.
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Os serviços de conversa complexos, como os chatbots, exigem mais do que apenas um projeto de linguagem para atender aos cenários. Crie projetos de orquestração e conecte-se com projetos de compreensão da linguagem coloquial, bases de dados de conhecimento de respostas às perguntas personalizadas e aplicativos LUIS clássicos. Cada conexão é mapeada para uma intenção no projeto de orquestração. Uma consulta ao projeto preverá qual intenção é mais adequada para a consulta e a encaminhará para o projeto conectado e retornará com a resposta do projeto conectado.
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A compreensão da linguagem coloquial oferece suporte a vários idiomas.
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Siga a documentação de orquestração.
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O LUIS continuará com suporte e será mantido como um serviço em GA.