自然言語理解 (NLU)

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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  • ServiceNow® 自然言語理解 (NLU)(NLU) は、NLU人間が表現したインテントをシステムが学習して応答できるようにするために使用できる推論サービスを提供しますNLU ワークベンチ。システムに自然言語の例を入力することで、単語の意味とコンテキストを理解し、ユーザーまたはシステムのアクションを推測できるようにします。

    概要

    図 : 1. NLU モデル構築プロセスでのユーザー入力フロー
    この画像は、NLU モデル構築プロセスでのユーザー入力フローを示しています。
    この画像は、NLU モデル構築プロセスでのユーザー入力フローを示しています。

    NLU の用語

    用語では NLU 、これらの用語は、システムが自然言語コンテンツを分類、解析、およびその他の方法で処理するために使用する主要な言語コンポーネントを識別します。
    インテント
    アクセス権の付与など、ユーザーが実行したいこと、またはアプリケーションで処理する必要があること。
    発言
    ユーザーインテントの自然言語の例です。たとえば、インシデントの簡単な説明、チャットエントリ、メールの件名のテキスト文字列などです。発言はインテントの構築とトレーニングに使用されるため、複数の意味やインテント、またはあいまいな意味やインテントを含めることはできません。
    エンティティ
    アクションのオブジェクトまたはコンテキスト。たとえば、ラップトップ、ユーザーロール、優先度レベルなどです。
    システムエンティティ
    これらはインスタンスで事前定義されており、日付、時刻、場所など、再利用性の高い意味を持ちます。
    ユーザー定義エンティティ
    これらはユーザーによってシステム内で作成され、ユーザーが作成した発言の単語から作成できます。
    共通エンティティ
    通貨、組織、人、数量など、事前定義されたエンティティモデルを介して一般的に使用および抽出されるコンテキスト。
    語彙
    語彙は、単語の意味を定義または上書きするために使用されます。たとえば、同義語「Microsoft」を頭字語「MS」に割り当てることができます。
    NLU モデル
    新しい発言のインテントとエンティティを推測するための参照としてシステムが使用する、発言例とそれに関連するインテントおよびエンティティのコレクション。NLU Workbench には、ITSM モデルなど、特定の事業部門向けに構築済みの NLU モデルが付属しています。カスタムモデルを作成することもできます。

    この画像は、発言例を処理し、システム内のインテントとエンティティにレンダリングする方法 自然言語理解 (NLU) を示しています。

    図 : 2. NLU は発言例を処理してインテントとエンティティにレンダリングします
    この画像は、自然言語理解 (NLU) がどのように処理され、発言例がシステム内のインテントとエンティティにレンダリングされるかを示しています。

    NLU ワークベンチ

    を使用して、 NLU ワークベンチ 人間の言語の形態素表現を作成します。これらのモデルを使用すると、自然言語の発言で表現されるインテントとエンティティを作成できます。どのアプリケーションでも ServiceNowNLU モデルを呼び出して、特定の発話のインテントとエンティティの推論を取得できます。

    nlu_admin ロールを使用して、 でNLU ワークベンチモデルを構築し、モデルの作成、トレーニング、テスト、公開を繰り返し行います。

    図 : 3. 管理者がモデルを構築する際に役立つ NLU オーサリング API の概要
    この画像は、NLU オーサリング API が NLU 管理者の NLU モデルの構築にどのように役立つかを示しています。

    NLU モデルを構築して使用する方法については、「 NLU モデルの作成」を参照してください。

    NLU 推論サービス

    自然言語理解 (NLU)NLU 、システムが自然言語を理解してインテリジェントなアクションを駆動するのに役立つ推論サービスを提供します。このサービスは、モデル内の特定のユーザーの発言のインテントとエンティティをトレーニングして予測し、そのテキストが API やパラメーターなどの機械で理解可能な形式に翻訳されるようにします。

    図 : 4. システムが NLU 推論 API を使用してインテントとエンティティを抽出する方法の概要
    この画像は、システムが NLU 推論 API を使用して特定の発言のインテントとエンティティを抽出する方法を示しています。

    ここでは、システムは推論 API を使用して、サンプルレコードデータを使用して正確な予測の有力な候補であるインテントとエンティティを特定することでアルゴリズムをトレーニング NLU します。

    NLU モデルの利用

    他のServiceNow®アプリケーションは、 仮想エージェントなどのモデル出力を使用しますNLU

    図 : 5. NLU を使用する仮想エージェントアプリケーションの概要
    この画像は、仮想エージェントアプリケーションで Natural Language Understanding がどのように使用されるかを示しています。

    たとえば、管理者は、NLU モデルを使用するように会話フローを構成し仮想エージェントデザイナーて、仮想エージェントエージェントチャットボットが会話内でユーザーが述べていることをよりよく理解できるようにします。が NLU モデルを使用する方法 仮想エージェント の詳細については、「 仮想エージェントでの Natural Language Understanding (NLU) トピックの検出」を参照してください。

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