マッピングされたエンティティの作成

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間:3分
  • 語彙ソースにマッピングされたエンティティ、またはエンティティに対して手動で作成した値のリストを作成します。マップされたエンティティは、モデルが発言を解釈するときにコンテキストとして使用できる複数の値を提供するのに役立ちます。

    始める前に

    • NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ - Core 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ことを確認します。
    • 仮想エージェント または AI 検索の既存のNLUモデルを作成または使用します。
    • 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

    マップされたエンティティは、発言の単語を取得し、指定されたソースに基づいて値を抽出します。モデルはインテントを予測するときにソースを使用します。

    マッピングされたエンティティを作成する場合、ソースには次の 3 つのオプションがあります。
    • 値の手動リスト:エンティティの値のリストを手動で入力するには、このオプションを使用します。たとえば、 priority という名前のマッピング済みエンティティを作成し、それを発言内の「 緊急」 という単語にマッピングしてから、高、中、低の値を持つリストを手動で作成することができます。
    • テーブル語彙ソース:探している値を含む ServiceNow テーブルがある場合は、このオプションを使用します。エンティティをテーブル語彙ソースにマッピングすると、エンティティはテーブルから複数の値を参照できます。たとえば、@Location に都市と国の値がある@Location語彙ソースを使用します。
    • 語彙ソースをリスト (List vocabulary source):探している値を含む ServiceNow テーブルがない場合は、このオプションを使用します。たとえば、ハンドヘルドコンピューターデバイスのさまざまなモデルの値を含む@mouse語彙ソース@mouseを使用します。

    この手順例では、緊急度のマッピングされたエンティティを作成します。

    手順

    1. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > モデル.
      [ 仮想エージェント ] タブはデフォルトで開きます。
    2. モデルのアプリケーションのタブを選択し、次にモデルの名前を選択します。
    3. モデルの詳細ページで、[ インテント ] タブを選択します。
    4. モデルの [インテント] セクションで、インテントの名前を選択します。
      この手順例では、[ #SubmitRequest] を選択します。
    5. [発言] タブで、発言の単語を選択します

      このシナリオでは、「緊急の要求があります」という発言で「緊急」という語を選択します。

    6. [ マップされたエンティティ] を選択します。
    7. [ 新しいエンティティの作成] を選択します。

      [発言] タブのエンティティウィンドウにある [新しいエンティティを作成] ボタン。

    8. フォーム上のフィールドを設定します。
      フィールド 説明
      エンティティ名

      エンティティの名前。

      タイプ

      エンティティのタイプ。

      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、このオプションを選択します。

      ソース

      エンティティ値のソース。

      このエンティティの値を指定してください

      モデルのコンテキストを提供するために使用される値。

      この手順例では、次の構成を使用します。
      • エンティティ名: priority
      • タイプ:マップ済み
      • モデルの可用性:チェックボックスをオンにします。
      • ソース: 実際の値とマップ先の値が格納されている場所を参照するテーブルまたはリストがある場合に、これを使用します
      • エンティティのマッピングされた値: 高、中、低

      マッピングされたエンティティの新しいエンティティウィンドウを作成します。

    9. [保存] をクリックします。

      結果: マップされたエンティティが保存されます。エンティティが [関連エンティティ] タブに表示されます。これで、モデルは機械学習を活用し、提供された値を使用して可能な値を特定できるようになりました。

      複数の値を持つマッピングされたエンティティを含むエンティティウィンドウ。

    次のタスク

    語彙ソースを使用してマップされたエンティティを作成し、ソースの値をマップされたエンティティとして使用できます。