NLU インテント

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間：4分

    • インテントは、システムアクションをユーザー入力と照合することで、モデルの応答を促進します。適切なインテントを持つモデルは、 仮想エージェント と検索がユーザーに正確に応答するのに役立ちます。

    インテントは、自然言語の理解を促進する核と考えてください。インテントは、モデルがユーザーからの発言をシステムが実行できるアクションに変換するのに役立ちます。インテントは、発話、エンティティ、語彙が連携してモデルをサポートする場合に最高のパフォーマンスを発揮します。語彙と現実的な発言の例を使用すると、インテントを予測するときにシステムの精度を高めるのに役立ちます。

    自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成するときに、ユーザー入力をシステムアクションと照合するためのインテントを追加します。モデルが持つインテントが多いほど、ユーザーからの発言を受信したときに実行できるアクションが増えます。モデルインテントは、ハードウェアサービス要求の作成からグループへのユーザーの追加まで、さまざまなアクションを実行できます。

    モデルのインテントにアクセスするには、モデルの概要ページに移動します。[ モデルのビルドとトレーニング] フェーズで、[ フェーズを表示] を選択します。デフォルトでは、[ インテント ] タブが表示されます。

    [モデルのビルドとトレーニング] フェーズの [インテント] タブ

    モデルには最大 750 のインテントを含めることができます。ただし、300 を超えるインテントまたは 4500 を超える発言のいずれか早い方を持つモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。

    注:
    インテントを作成するときは、インテントが互いに影響し合う可能性があることに注意してください。たとえば、1 つまたは 2 つの発言で機能するインテントをビルドしてテストします。しかし、より大きなインテント環境でテストすると、動作が異なる場合があります。このようなイベントの可能性を減らすために、適切なテストを開始する前に、モデルに少なくとも 5 つのインテントを作成することをお勧めします。

    モデルへのコンテンツの追加を開始するには、「 NLU インテントを作成」を参照してください。

    [ 有効] 列には、予測でインテントがアクティブかどうかが表示されます。NLU アドミンは、個々のインテントを非アクティブ化できますが、モデルには保持します。

    ただし、インテントが公開された仮想エージェントトピックにマッピングされている場合:

    • インテントを非アクティブ化することはできません。
    • インテントを削除することはできません。
    インテントの [有効] ステータスを変更した後、モデルを再トレーニングします。

    発言

    インテントには、モデルがユーザーから認識する可能性のある入力の例であるトレーニング発言が含まれています。モデル内の各インテントには、独自の発言があります。トレーニングされると、モデルはユーザーからの類似の発言を認識することを学習し、一致するインテントで応答します。

    インテントを選択して、インテントの詳細ページにアクセスします。[ 発言] タブには、現在インテントにあるすべての発言が一覧表示されます。

    インテント例の [発言] タブ。

    発言を追加した後、右側の列のアイコンを使用して、発言を編集、コピー、移動、または削除できます。複数の発言を移動または削除するには、最初に左側のボックスを選択し、[ 選択した行でアクションを実行 ] ボタンを使用します。

    インテントに発言を追加する際に考慮すべき点がいくつかあります。
    • モデルには少なくとも 1 つのインテントが必要で、各インテントには少なくとも 5 つの発言が必要です。
    • トレーニングを開始するには、インテントに少なくとも 5 つの発言が必要です。
    • システムは現在、最大 25 語または 200 文字の発言をサポートしています。その制限を超える発言は、インテント予測を返しません。
    • システムは現在、単一のモデルで最大 20,000 件の発言をサポートしています。
    • 4,500 を超える発言を含むモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。

    モデルに発言を追加するときに、組織またはドメインに関連する単語またはフレーズの語彙を入力します。この語彙は、ユーザーが使用する可能性が高い単語やフレーズのインテント予測に役立ちます。語彙ソースを呼び出す発言を追加するときに、@ 記号を使用できます。詳細なコンテキストと例については、「 NLU 語彙」を参照してください。

    関連するエンティティ

    モデルは、ユーザー入力を予測するときにエンティティを使用して追加のコンテキストと意味を提供します。意図したアクションを実行するためのより多くの情報をシステムに提供するために、インテントのトレーニング発言にエンティティを追加します。

    インテント例の [関連エンティティ] タブ

    詳細については、「NLU エンティティ」を参照してください。

    インテントの問題

    大規模なモデルをビルドすると、インテントが重複したり、競合したり、十分なトレーニング発言が含まれていない可能性が高くなります。たとえば、あるインテントの発言の例が、別のインテントの例と同じになる場合があります。インテントが競合する場合、モデルはユーザー入力を受信するときにどのインテントを予測すればよいかを認識しない可能性があります。

    モデルに問題または競合がある場合、[ インテント ] ページには、影響を受けるインテントの数を示すカードが表示されます。[モデルのビルドとトレーニング] フェーズの [インテント] タブで、問題カードが強調表示されています。

    カードを選択すると、その問題があるインテントのフィルター済みリストが表示されます。問題を解決することで、インテントが要件を満たし、意図したとおりに機能するようになります。

    詳細については、「インテントの問題を解決」を参照してください。