無期限エンティティの作成
インテント予測の精度を向上させる場合は、無期限のエンティティを使用します。無期限のエンティティは、モデルが発言のコンテキストに焦点を当てるのに役立ちます。
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
無期限 エンティティは、エンティティ自体ではなくエンティティのコンテキストに焦点を当てるようにモデルに指示します。単語またはフレーズを無期限としてマークすると、システムはエンティティをスキップし、発言内のエンティティの前後にあるコンテキストからインテントを予測します。
たとえば、「 iPhone を注文したい」という発言で、「an iPhone」という単語に無制限のエンティティとして注釈を付けます。モデルはコンテキストに焦点を当て、ユーザーが何かを注文したいと予測します。ユーザーが注文したいものは数多くあるため、それらすべてに名前を付けるのはモデル作成者にとって耐え難い作業です。
単純なエンティティの代わりに無期限のエンティティを使用すると、モデルはエンティティではなく発言の残りの部分に焦点を当てることができます。iPhone の例では、エンティティ自体はあまり関連性がありません。そのため、システムに無視してもらいたいのです。
他のシナリオでは、システムにエンティティを無視すべきではないインテントが複数存在する可能性があるため、単純なエンティティを使用する必要があります。
注:
語彙ソース (発言の @vocab_source によって参照される) に無期限のエンティティとして注釈を付けることはできません。語彙ソースには、単純なエンティティまたはマップされたエンティティとしてのみ注釈を付けることができます。たとえば、発言が「ラップトップを注文したい」の場合、「ラップトップ」という単語に無期限のエンティティとして注釈を付けることができます。ただし、発言がテーブル語彙ソースまたはリスト語彙ソースを参照@laptop「@laptop順番に並べる」である場合は、無期限のエンティティとして注釈を付けることはできません。
このシナリオ例では、ユーザーが会社の商品を注文する意図を持つ NLU モデルを作成しました。
次の手順例では、発言の 1 つからエンティティを作成し、インスタンス内の他の NLU モデルで再利用可能な無期限としてシステムが認識できるようにします。
注:
インテントごとに使用できる無期限エンティティは 1 つだけです。
手順
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、エンティティ自体ではなくエンティティのコンテキストに基づいて発言を解釈するかどうかを確認できます。
この例では、別の商品アイテムでモデルをテストできます。![[モデルを試す] パネルが開いた状態の [インテントの詳細] ページの [発言] タブ。トレーニング後にモデルを試して、新しいエンティティが機能するかどうかを確認します。](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/api/khub/maps/aTwoRpFi50t5fAUaQHZ7sw/resources/4vpOGTwvoejSaVPWyAkH6Q-aTwoRpFi50t5fAUaQHZ7sw/content?v=6198bfa68b804de1)
- [ モデルを試す] を選択します。
- ポ ロを注文します。
- [移動 (Go)] を選択します。
モデルはインテントを予測し、Polo 値に商品エンティティを使用したことを示します。