业务流程工作流中使用的术语和定义
通过本文了解在使用业务流程工作流时可能会遇到的一些定义和术语。
F1 分数
F1 分数是精准率和召回率的函数。 在精准率和召回率之间进行平衡时，需要用到它。
Intent
意向表示用户想执行的任务或操作。 系指用户输入的内容中所表达的目的或目标，比如预订航班或支付帐单。
型号
模型是经过训练来执行特定任务的对象，在此示例中为对话理解任务。 通过提供标记数据来训练模型以供学习，以便以后可以使用这些模型来理解语句。
- 模型评估是一种在训练后立即进行的过程，可了解模型的性能情况。
- 部署指的是将模型分配到部署以便通过预测 API 使用它的过程。
过度拟合
若模型只关注特定示例而无法很好地实现通用，就会发生过度拟合。
Precision
度量模型的精确度/准确度。 它是正确识别的正值（真正）与所有识别出的正值之间的比率。 精准率指标指示正确标记了多少个预测类。
Project
项目是一个工作区，用于基于你的数据构建自定义 ML 模型。 只有你和对所使用的 Azure 资源具有访问权限的其他人才能访问你的项目。
Recall
度量模型预测实际正类的能力。 这是预测的真正值与实际标记的结果之间的比率。 召回率指标显示正确的预测类的数量。
架构
架构被定义为项目中意向的组合。 架构设计是项目成功的关键部分。 创建架构时，需要考虑应在项目中包括哪些意向
训练数据
训练数据是训练模型所需的信息集。
话语
言语是用户输入，它是对话中一个句子的简短文本代表。 言语是一条自然语言短语，例如“订 2 张下周二到西雅图的票”。 通过添加实例言语来训练模型，模型在运行时对新言语进行预测