システム派生エンティティの作成
日付、時刻、期間、場所などのデフォルトのシステムエンティティから派生したカスタムエンティティを作成します。
始める前に
- 次のことを確認します。 NLU ワークベンチ プラグイン、 NLU ワークベンチ - コアプラグイン、 NLU Common Model プラグイン、および 予測インテリジェンス プラグインがすべてインスタンスにインストールされ、アクティブ化されている。
- 仮想エージェント または AI 検索の既存のNLUモデルを作成するか、使用する。
- 既存のインテントを作成するか、使用する。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin。nlu_editorをモデルに割り当てる必要があります。
このタスクについて
システムエンティティは、デフォルトで ServiceNow インスタンスにビルド済みで、[モデル] 画面の [エンティティ] セクションに表示されます。これらのエンティティ ( DATE、 TIME、 DATE_TIME など) はデフォルトで有効になっています。必要に応じて、[ 有効化] をクリックして無効にしたり再度有効にしたりできます。
システム派生エンティティ はシステムエンティティを拡張し、より多くのコンテキストを提供します。たとえば、システムエンティティ DATE のおかげで、モデルは既に日付形式を理解しています。ただし、 startdate や enddate などのシステム派生エンティティを作成して、日付に関するユーザーの発言からより多くの情報を抽出できます。
次のシナリオ例では、フライト、車、ホテル、およびイベントを予約するためのモデルを作成します。ユーザーのフライト要求に関する発言を解釈するインテント #FlightBooking が必要です。モデルにはシステムエンティティ LOCATION が含まれていますが、フライト計画には通常 2 つの場所が含まれます。
この手順例では、2 つのシステム派生エンティティを作成して、フライトの出発地と到着地を収集します。
手順
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[ 発言 ] タブで、いずれかの発言から単語またはフレーズを選択します。
この例のシナリオでは、 サンディエゴからサンフランシスコへのフライトを予約する発言の例があります。このステップについては、 San Diego からクリックします。
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[新しいエンティティを作成 (Create a new entity)] 画面で、フィールドを設定します。
この例では、次の構成を使用します。
- エンティティ名:FromLocation と入力
- タイプ:システム派生を選択
- モデルの可用性:このエンティティをモデルのすべてのインテントに含める場合は、このチェックボックスをオンにします
- 親エンティティ:場所を選択
-
同じ発言で、別の単語またはフレーズを選択します。
このシナリオ例では、「 サンフランシスコ」をクリックします。
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[ 新しいエンティティの作成] を選択します。
この例では、次の構成を使用します。
- エンティティ名:ToLocation と入力
- タイプ:システム派生を選択
- モデルの可用性:このエンティティをモデルのすべてのインテントに含める場合は、このチェックボックスをオンにします
- 親エンティティ:場所を選択
-
[保存] を選択します。
結果: 2 つのシステム派生エンティティがエンティティウィンドウに表示されます。
次のタスク
モデルをトレーニングしてエンティティを保存します。モデルを試して、作成したエンティティのバリエーションを認識して解釈するかどうかを確認できます。
この例では、異なる出発地と到着地でモデルをテストできます。図 : 1. テストパネルがあるインテントの詳細ページ
- [ モデルを試す] を選択します。
- ダラスからサンノゼへのフライトの予約を入力してください。
- [移動 (Go)] を選択します。