blocks|key|3628855|text|问题的根源似乎在于，您没有给出足够的数据，以至于无法单独检测OrganizationName实体，因此在复合实体中检测它也会失败。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3628856|3628857|用足够多的话语来创建一个能够站在自己的上的实体的意图|BOLD|3628858|下面的|3628859|我已经快速地做出了一个JoinClub意图，并为这个意图提供了至少15个语句。entity|unordered-list-item|3628860|Created+|3628861|打开了预构建的geographyV2+geographyV2--一个简单的实体，Organization来收集organization|3628862|的名称|3628863|​|3628864|📷|atomic|3628865|3628866|3628867|然后，在培训之后，您可以在测试面板中看到LUIS的机器学习能够获得Organization实体：|3628868|3628869|3628870|3628871|捆绑相关实体与复合实体|3628872|3628873|I创建了一个包含两个子实体的Club实体：Organization和Club|3628874|3628875|确保使用新的复合实体标记意图中的语句。|3628876|经过测试，我们再次繁荣！将这些实体正确地分组为Club复合实体，同时也正确提取子实体：|3628877|3628878|3628879|3628880|有关如何正确构建LUIS应用程序以便正确提取实体的其他信息，请参阅我在StackOverflow上的前两个响应：|3628881|3628882|https://stackoverflow.com/a/52656368/9781122|3628883|https://stackoverflow.com/a/52769408/9781122|3628884|3628885|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/a78dab6a6cc156ce2b6390ae680ca9a1.png|imageAlt|1|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/6dc3f7eaede753ecf135a2da2c88a072.png|2|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/e5c1b2e5ba9a2647edaeb8542aafd2f3.png|3|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/ddf5b3e8cdf6c752b400fac83d8b2622.png|4|LINK|MUTABLE|url|5^0|U|G|0|0|0|J|0|0|B|8|0|0|7|B|J|B|14|C|0|0|0|0|1|0|0|0|1|1|0|0|X|C|0|0|1|2|0|0|0|0|B|0|0|E|4|L|C|Y|4|0|0|0|N|4|0|0|1|3|0|0|0|0|0|0|18|4|0|0|18|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|2B|8|@$9|2C|A|2D|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|2E|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|2F|8|@$9|2G|A|2H|B|I]]|D|@]|E|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|2I|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|M|5|N|7|2J|8|@$9|2K|A|2L|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|P|5|N|7|2M|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|N|7|2N|8|@$9|2O|A|2P|B|C]|$9|2Q|A|2R|B|C]|$9|2S|A|2T|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|2U|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|U|3|V|5|6|7|2V|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|W|3|X|5|Y|7|2W|8|@]|D|@$9|2X|A|2Y|1|2Z]]|E|$]]|$1|Z|3|X|5|Y|7|30|8|@]|D|@$9|31|A|32|1|33]]|E|$]]|$1|10|3|V|5|6|7|34|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|11|3|12|5|6|7|35|8|@$9|36|A|37|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|13|3|X|5|Y|7|38|8|@]|D|@$9|39|A|3A|1|3B]]|E|$]]|$1|14|3|V|5|6|7|3C|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|15|3|-4|5|6|7|3D|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|16|3|17|5|6|7|3E|8|@$9|3F|A|3G|B|I]]|D|@]|E|$]]|$1|18|3|-4|5|6|7|3H|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|19|3|1A|5|N|7|3I|8|@$9|3J|A|3K|B|C]|$9|3L|A|3M|B|C]|$9|3N|A|3O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|1B|3|-4|5|6|7|3P|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1C|3|1D|5|6|7|3Q|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1E|3|1F|5|6|7|3R|8|@$9|3S|A|3T|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|1G|3|X|5|Y|7|3U|8|@]|D|@$9|3V|A|3W|1|3X]]|E|$]]|$1|1H|3|V|5|6|7|3Y|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1I|3|-4|5|6|7|3Z|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1J|3|1K|5|6|7|40|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1L|3|-4|5|6|7|41|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1M|3|1N|5|N|7|42|8|@]|D|@$9|43|A|44|1|45]]|E|$]]|$1|1O|3|1P|5|N|7|46|8|@]|D|@$9|47|A|48|1|49]]|E|$]]|$1|1Q|3|-4|5|6|7|4A|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|1R|3|-4|5|6|7|4B|8|@]|D|@]|E|$]]]|1S|$1T|$5|1U|1V|1W|E|$1X|1Y|1Z|-4]]|20|$5|1U|1V|1W|E|$1X|21|1Z|-4]]|22|$5|1U|1V|1W|E|$1X|23|1Z|-4]]|24|$5|1U|1V|1W|E|$1X|25|1Z|-4]]|26|$5|27|1V|28|E|$29|1N]]|2A|$5|27|1V|28|E|$29|1P]]]]

The problem seems to be rooted in that you haven't given enough data for <code>OrganizationName</code> entity to even be detected on its own, so detecting it in a composite entity should fail too. 

<hr>

Create an intent with enough utterances with entities that can stand on their own

<ul>
<li>Below I've quickly just made a <code>JoinClub</code> intent, and provided at least 15 utterances for the intent. </li>
<li>Turned on prebuilt <code>geographyV2</code> entity</li>
<li>Created a simple entity, <code>Organization</code> to gather name of the organization</li>
</ul>

<a href="https://i.stack.imgur.com/JGiCw.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/JGiCw.png" alt="enter image description here"></a> 
<a href="https://i.stack.imgur.com/UvuZq.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/UvuZq.png" alt="enter image description here"></a>

Then after training, you can see in the Test panel that LUIS's machine-learning was able to pick up the <code>Organization</code> entity:
<a href="https://i.stack.imgur.com/H92Te.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/H92Te.png" alt="enter image description here"></a>

<hr>

Bundle related entities together with a composite entity

<ul>
<li>I created a <code>Club</code> entity with 2 children: <code>Organization</code> and <code>geographyV2</code></li>
</ul>

Make sure to label the utterances in the intent with the new composite entity.

Upon testing, again we prosper! The entities are properly grouped as the <code>Club</code> composite entity, while the children are also correctly extracted as well:
<a href="https://i.stack.imgur.com/NaTwP.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/NaTwP.png" alt="enter image description here"></a>

<hr>

For additional information about how properly build your LUIS apps so that entities properly extract, see my previous two responses on StackOverflow:

<ul>
<li><a href="https://stackoverflow.com/a/52656368/9781122">https://stackoverflow.com/a/52656368/9781122</a></li>
<li><a href="https://stackoverflow.com/a/52769408/9781122">https://stackoverflow.com/a/52769408/9781122</a></li>
</ul>

I have a LUIS app where I'm trying to get it to recognize
<code>{Organization Name }</code> of <code>{Location}</code>.

Example:

<ul>
<li>Book club of Illinois </li>
<li>Book club of Chicago </li>
<li>Book club of Orlando,
Florida</li>
</ul>

I tried creating a composite entity, where the child was a <code>GeographyV2</code> (I added that as a prebuilt entity). Upon trying to do this, the training breaks. I had to remove the composite entity.

The club part will always contain the same text, like "Book club of <code>{location}</code>".

LUIS trying to get pattern matching for club location

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我有一个用于识别{Organization Name } of {Location}的LUIS应用程序。示例：伊利诺伊州图书俱乐部图书俱乐部芝加哥图书俱乐部佛罗里达州奥兰多我尝试创建一个复合实体，其中子实体是一个GeographyV2 (我添加了一个预构建实体)。一旦尝试这样做，训练就会中断。我不得不移除合成实体。俱乐部部分将始终包含相同的文本，如“图书俱乐部的{location}”。

问路易斯试图获得俱乐部位置的模式匹配
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