자연어 이해
ServiceNow® 자연어 이해 (NLU)는 NLU 워크벤치NLU 시스템이 사람이 표현한 의도를 학습하고 응답할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 및 추론 서비스를 제공합니다. 자연어 예시를 시스템에 입력하면 단어의 의미와 맥락을 이해하고 사람 또는 시스템의 동작을 유추할 수 있습니다.
개요
NLU 용어
- 의도
- 사용자가 행하고 싶은 일 또는 액세스 허용처럼 애플리케이션이 처리하기를 원하는 일을 의미합니다.
- 발언
- 사용자 의도에 대한 자연어 예시입니다. 예를 들면 인시던트의 짧은 설명에 포함된 문자열, 채팅 항목, 이메일 제목 등이 이에 해당합니다. 발화는 의도를 빌드하고 학습시키는 데 사용되므로 여러 개 또는 모호한 의미나 의도를 포함해서는 안 됩니다.
- 엔터티
- 동작의 주체 또는 동작에 대한 컨텍스트를 의미합니다. 노트북, 사용자 역할 또는 우선순위 수준을 예로 들 수 있습니다.
- 시스템 엔터티
- 이러한 의미는 인스턴스에 미리 정의되어 있으며 날짜, 시간 및 위치와 같이 재사용성이 높은 의미를 갖습니다.
- 사용자 정의 엔터티
- 이는 사용자가 시스템에서 생성하며 사용자가 생성하는 발언의 단어로 빌드할 수 있습니다.
- 공통 엔터티
- 사전에 정의된 엔터티 모델을 통해 통상적으로 사용 및 추출되는 컨텍스트(예: 통화, 조직, 사람, 수량)입니다.
- 어휘
- 어휘는 단어의 의미를 정의하거나 덮어쓰는 데 사용됩니다. 예를 들어 동의어 "Microsoft"를 약어 "MS"에 할당할 수 있습니다.
- NLU 모델
- 시스템이 새로운 발화에서 의도와 엔터티를 유추하기 위한 참조 자료로 사용하는 발화 예시 컬렉션 및 이와 관련된 의도 및 엔터티를 의미합니다. NLU 워크벤치는 ITSM 모델과 같은 특정 비즈니스 단위에 대해 사전 구축된 NLU 모델과 함께 제공됩니다. 사용자 지정 모델을 만들 수도 있습니다.
이 이미지는 발화 예제를 시스템의 의도와 엔터티로 처리하고 렌더링하는 방법을 자연어 이해 보여줍니다.
NLU 워크벤치
를 NLU 워크벤치 사용하여 인간 언어의 형태학적 표현을 만듭니다. 이러한 모델을 사용하면 자연어 발언으로 표현된 의도와 엔터티를 생성할 수 있습니다. 모든 ServiceNow 애플리케이션은 NLU 모델을 호출하여 지정된 발언에서 의도와 엔터티의 유추를 가져올 수 있습니다.
nlu_admin 역할을 사용하여 모델을 반복적으로 만들고, 학습시키고, 테스트하고, 게시하는 에서 모델을 NLU 워크벤치빌드합니다.
NLU 모델을 빌드하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 NLU 모델 만들기를 참조하십시오.
NLU 추론 서비스
자연어 이해 는 NLU 시스템이 자연어를 이해하고 지능적인 작업을 수행하도록 도와주는 추론 서비스를 제공합니다. 이 서비스는 해당 텍스트가 API 및 매개 변수와 같이 기계가 이해할 수 있는 형식으로 변환되도록 모델에서 지정된 사용자 발화에 대한 의도와 엔터티를 학습하고 예측합니다.
여기서 시스템은 추론 API를 사용하여 샘플 레코드 데이터를 사용하여 알고리즘을 학습 NLU 시켜 정확한 예측을 위한 강력한 후보인 의도와 엔터티를 식별합니다.
NLU 모델 소비
다른 ServiceNow® 응용 프로그램에서는 다음과 같은 가상 에이전트모델 출력을 사용합니다NLU.
예를 들어 가상 에이전트 관리자는 에이전트 챗봇이 대화에서 사용자의 설명을 더 잘 이해할 수 있도록 NLU 모델을 사용하도록 대화 플로우를 구성할 가상 에이전트 디자이너 수 있습니다. NLU 모델을 사용하는 방법에 가상 에이전트 대한 자세한 내용은 Virtual Agent에서 NLU(Natural Language Understanding) 주제 검색을 참조하십시오.