NLU エンティティ
エンティティは、ユーザー入力を受け取るときにモデルに追加のコンテキストを提供します。発言とインテントにエンティティを追加して、(NLU) モデルの予測 自然言語理解 (NLU) を改善します。
エンティティは、ユーザーが実行するアクションのオブジェクトと考えてください。モデルは、発話をインテントと照合して解釈しますが、エンティティを使用して要求の詳細も収集します。
- HARDWARE (エンティティ) - ラップトップ (値)
- 緊急度 (エンティティ): 高 (値)
NLU エンティティは、 システム と ユーザー定義の 2 つのカテゴリに分類されます。DATE、TIME、LOCATION などのシステムエンティティは、デフォルトでインスタンスで使用できます。独自のユーザー定義エンティティを作成して、ビジネスに関連するコンテキストを提供できます。
エンティティを作成するときは、発言に注釈を付けて、モデルの学習に役立つ例を提供します。エンティティに注釈を付けることで、言語的な関連付けとシステム語彙の意味のあるコンテキストをモデルに提供します。注釈はエンティティの関連性を強化し、モデルがユーザーの入力に応答して正しいアクションを実行するのに役立ちます。
インテントの作成時に発言にエンティティを追加します。その後、エンティティがそのインテントに関連付けられ、 関連するインテント 番号が与えられます。
正規表現
正規表現は、モデルがテキストを検索、照合、および管理する能力を向上させるパターンを確立するのに役立ちます。パターンエンティティで正規表現を使用すると、モデルがメールアドレス、電話番号、インシデント番号などの形式を理解できるようになります。
詳細については、「エンティティでの正規表現の使用」を参照してください。
モデルの可用性
エンティティを作成するときに、エンティティをモデル内の他のインテントで再利用できるようにすることを選択できます。エンティティの作成時に モデルの可用性 ボックスを選択しなかった場合は、後でエンティティを編集できます。