注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Language Understanding サービスを使用して言語モデルを構築します。この言語モデルは、FindContact というインテントを使用して連絡先リストの情報を検索するために使用されます。
会話の専門家が、トレーニングに使用できる次のフレーズのリストを提供します。
ロンドンの連絡先を検索します。
シアトルで知り合いは誰ですか?ウクライナの連絡先を検索します。
Language Understanding でフレーズ リストを実装する必要があります。
解決策: ドメインに新しいエンティティを作成します。
これは目標を満たしていますか?
正解:B
Comprehensive Detailed Explanation
The scenario is identical to Question 43:
You have a FindContact intent.
Training phrases include city names (London, Seattle, Ukraine).
You must model location properly in Language Understanding.
Why the Proposed Solution is Wrong
The solution says: "Create a new entity for the domain."
Entities in LUIS/CLU represent specific data types to extract (e.g., location, date, contact name).
Domains in Language Understanding are prebuilt sets of intents and entities for common use cases (like Calendar, Home Automation, Communication).
Creating an "entity for the domain" is conceptually incorrect - entities are not meant to represent domains.
What we really need is to model location as an entity (for example, using the prebuilt GeographyV2 entity), not to create a generic "domain entity." Correct Approach Keep the FindContact intent.
Add a Location entity (prebuilt GeographyV2 or custom "Location").
Train the model so that London, Seattle, Ukraine are recognized as entity values within the FindContact intent.
Option Analysis
A). Yes # Incorrect. This would not meet the goal.
B). No # Correct. Creating a domain entity is not the right way; instead, a proper location entity should be added.
The answer: B. No
Microsoft References
Intents vs Entities in Language Understanding
Prebuilt entity: GeographyV2
LUIS domains overview