インテント

モデルがユーザー入力を受信すると、 インテント を使用してシステムアクションを実行します。たとえば、ユーザーが「 遅いラップトップに重大な問題があります」と入力するとします。モデルは発言入力をインテント #TroubleshootSlowComputer と照合します。インテントが 仮想エージェント トピックにリンクされている場合は、さらにアクションがトリガーされます。

インテントには、トレーニング発言、またはシステムアクションをトリガーするユーザー入力の例が含まれています。モデルがユーザーから遭遇する可能性のある現実的な発言を提供します。トレーニング発言の品質は、モデルの精度に影響します。

詳細については、「NLU インテント」を参照してください。

エンティティ

インテントは、入力を受信するときにエンティティを使用してモデルに追加のコンテキストを提供します。コンピューターの例では、ラップトップはアクションのエンティティまたはオブジェクトです。

NLU エンティティは、 システム定義 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、ビジネス要件に追加の関連付けと意味を提供できます。

すべてのエンティティは、他の NLU モデル間で再利用できます。ただし、使用するには、各モデルのトレーニング発言にそれらを追加する必要があります。

詳細については、「NLU エンティティ」を参照してください。

語彙

ユーザーの入力には、さまざまな単語やフレーズが含まれている場合があります。また、お使いのモデルが、特殊なドメインやビジネス領域で使用される一部の用語を理解していない場合もあります。

幅広いユーザー入力を理解するモデルの能力を向上させるために、語彙アイテムを作成して同義語を定義できます。

たとえば、モデルに 「コンピューター」という用語のエンティティが含まれているとします。ユーザーが 「新しいコンピューターが必要です」と入力すると、モデルは応答方法を認識します。ただし、ユーザーが ラップトップ または ワークステーションに入ると、モデルがインテントを予測できない場合があります。モデルに語彙を追加して、同義語とバリエーションを理解するようにモデルをトレーニングできます。

テーブルやリストを語彙ソースとして使用することもできます。モデルは、インテントを予測するときに語彙ソースを検索できます。

詳細については、「NLU 語彙」を参照してください。

テストセット

モデルには、モデルのパフォーマンスを評価するために使用できるデフォルトのテストセットが含まれています。最初はテストセットは空で、コンテンツを入力する準備ができています。テスト発言とその想定されるインテントを追加して、テストセットをビルドします。

詳細については、「テストセットの作成と管理」を参照してください。

テストパネル

[モデルのビルドとトレーニング] フェーズで [モデルをトレーニング] または [モデルを試す] をクリックして、テストパネルにアクセスします。トレーニングにより、新しいコンテンツがモデルに組み込まれます。[ モデルを試す] では、個々の発言を手動で入力して、モデルが予測するインテントをテストできます。

詳細については、「NLU モデルのトレーニングと試行」を参照してください。

テストパネルを使用して、モデルの予測に関するフィードバックを提供することもできます。フィードバックは、インテント予測を改善するのに役立ちます。「テストパネルのフィードバック」を参照してください。

設定

[ 設定 ] タブを使用して、モデルの名前、簡単な説明、および信頼度しきい値を編集します。モデルの言語や目的を変更することはできません。

信頼性しきい値の詳細については、「 モデルをテストおよび公開」を参照してください。[設定] の詳細については、「 NLU モデル設定」を参照してください。