交談語言理解
使用自然語言理解 (NLU) 的 AI 語言功能,以便人員可與應用程式、Bot 和 IoT 裝置互動。
將自訂的 NLU 新增至應用程式
建置具有交談語言理解的應用程式,這是可理解自然語言,能解讀使用者目標,並從交談中擷取關鍵資訊的 AI 語言功能。為跨 96 種語言的領域特定關鍵字或片語建立多語系的可自訂意圖分類和實體擷取模型。以一種自然語言進行訓練,即可以多種語言來加以使用,而無需重新訓練。
Language Studio 可簡化自訂模型的建立、標記和部署。
不需要任何機器學習經驗。
可設定從多個語言應用程式傳回最佳回應。
資料及訓練後的模型都會套用企業級安全性和隱私權。
快速建置自訂的多語系解決方案
快速建立意圖和實體,並標記您自己的語句。新增來自各種常見可用類型的預建元件。使用精確度和召回率等內建的量化測量值進行評估。使用簡單的儀表板,以直覺易懂且方便使用的 Language Studio 管理模型部署。
建置自然語言處理解決方案
與 Azure AI 語言內的其他功能以及 Azure Bot Service 完美搭配使用,以使用端對端交談解決方案。
利用新一代的 LUIS 改善應用程式
Conversational Language Understanding 是下一代的 Language Understanding (LUIS)。它附有先進的語言模型,可理解語句的意義,並擷取多語系的單字變化、同義字和拼寫錯誤。它也會自動協調由 Conversational Language Understanding、問題解答和傳統 LUIS 提供技術支援的 Bot。
探索交談語言理解案例
建置企業級交談式聊天機器人
這個參考架構描述如何使用 Azure Bot Services 架構,建置企業級的交談 Bot (聊天機器人)。
商務聊天機器人
結合 Azure Bot Service 和交談語言理解,開發人員可建立各種案例的對話介面,例如銀行業、旅遊業和娛樂業。
使用語音助理控制 IoT 裝置
建立無縫的對話介面來理解您所有能夠存取網際網路之裝置的自然語言,從連線的電視或冰箱,到連線之發電廠中的裝置都不成問題。
Conversational Language Understanding 是下一代的 Language Understanding (LUIS)
交談語言理解 | Language Understanding (LUIS) | |
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以轉換器為基礎的先進模型 | ||
以一種自然語言訓練,即可以多種語言使用而無需重新訓練 | ||
協調多個語言應用程式 | ||
可與 Bot Framework SDK 互通 | ||
可與 Bot Framework Composer 互通 | ||
在內部部署或邊緣使用容器執行 | ||
使用 Language Studio 標註、訓練、評估及部署模型 | Language Studio | LUIS.ai |
內建全方位安全性與合規性
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Microsoft 每年斥資超過USD10 億元研究與開發網路安全性。
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我們聘請了超過 3,500 名資訊安全專家專門保護資料安全性和隱私權。
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Azure 獲得的認證遠多於其他任何雲端提供者。檢視完整清單。
透過 Azure 免費帳戶開始使用
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在點數用盡後,請轉為隨用隨付以繼續利用相同的免費服務進行建置。只有當您使用超過每月免費數量時,才需支付費用。
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交談語言理解的常見問題集
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交談語言理解會是 LUIS 的下一代。它附有先進的語言模型,以及可理解語句意義的技術,並可立即輕鬆擷取多語系的單字變化、同義字和拼寫錯誤。它也附有協調流程,可讓您直接連線到交談語言理解專案、自訂問題解答 (前身為 QnA Maker) 知識庫,甚至是傳統 LUIS 應用程式。
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請參閱其 價格頁面。
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其會使用原生多語系技術來訓練意圖類別和實體擷取器。例如,使用英文訓練專案,然後用法文、德文或義大利文查詢,仍然會得到預期的意圖和實體結果。新增不同語言的資料,以防任何語言的結果表現不如預期。
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聊天機器人等複雜的交談式服務需要多個語言專案才能為其案例提供服務。建立協調流程專案,並連線到 Conversational Language Understanding 專案、自訂問題解答知識庫和傳統 LUIS 應用程式。每個連線都會對應到協調流程專案中的意圖。專案的查詢會預測最適合查詢的意圖,並將其路由至連線的專案,然後傳回已連線專案的回應。
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交談語言理解支援 多種語言。
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遵循協調流程文件的指示作業。
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將會繼續支援 LUIS,並作為 GA 服務加以維護。