NLU モデルのドラフトバージョンと公開バージョンを比較する
ドラフトのトレーニング済み 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを最新の公開バージョンと比較します。変更をテストおよびレビューして、ドラフトモデルのパフォーマンスが向上することを確認します。
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 ワークベンチ - Advanced Features プラグイン、および予測インテリジェンスプラグインがインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin。エディター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
この例のシナリオでは、予測信頼スコアを向上させることを目的として、公開された NLU モデルを NLU ワークベンチ 内で繰り返しトレーニングして試行しています。
NLUモデルに対して発言を試みる場合:
- モデルがトレーニングされていて公開されていない場合、[モデルのテスト] パネルにはトレーニング済みのモデル結果のみが表示されます。
- モデルがトレーニングされて公開されている場合、[モデルのテスト] パネルには公開されたモデルの結果のみが表示されます。
- 公開されたモデルに変更を加えてトレーニングした場合、[モデルのテスト] パネルには、比較のためにトレーニング済みモデルの結果と公開されたモデルの結果の両方が表示されます。
この手順例では、ビルド済みの読み取り専用の HR モデルからモデルをクローンしました。モデルのクローンを作成して、構築済みモデルの既存のインテントを活用しながら、独自のビジネス固有バージョンを作成しました。
手順
次のタスク
テストパネルの情報を使用して、加えた変更によってモデルのパフォーマンスが向上するかどうかを確認します。変更に問題がなければ、公開する前にモデルをテストします。次に、モデルを公開して、現在公開されているバージョンを置き換えます。