テーブル語彙ソースの作成

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間:4分
  • ServiceNowテーブルの値を語彙ソースとして使用します。自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルは、指定された同義語を使用して、テーブルの選択されたソースフィールドの値を含む発言を解釈します。

    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 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。
    • 必要なロール:admin または nlu_admin

    このタスクについて

    語彙ソースとして使用する ServiceNow テーブルを追加します。テーブルの 1 つ以上のソースフィールドを選択します。次に、テーブルの値を含む発言を解釈するときにモデルが使用する同義語を指定します。参照フィールドはソースフィールドとしてサポートされていないことに注意してください。

    テーブル語彙ソースを作成して同期すると、インスタンス内のテーブルから値が抽出され、語彙ソースが NLU サービスに作成されます。NLUサービスの詳細については、「NLU サービスの更新」を参照してください。
    注:
    同じテーブルとフィールドを参照する語彙ソースを複数作成しないでください。モデルで参照する特定のテーブルとフィールドに対して語彙ソースを 1 つだけ作成します (および同義語を指定します)。そうしないと、モデルが混乱し、予測の品質が妨げられます。

    この手順例では、モデルが場所を含む発言を解釈できるようにする必要があります。ServiceNow場所 (cmn_location) テーブルには、重要な場所に関する情報が既に含まれています。語彙ソースとして使用する場所テーブルを設定します。

    手順

    1. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > 語彙ソース.
    2. [ ServiceNow テーブル] をクリックします。
    3. [ 別のテーブルを追加] をクリックします。
    4. [参照する別のテーブルを追加] ページで、フィールドを構成します。
      1. テーブル、ハンドル、およびテーブルの同義語を選択します。
        この例では、次の構成を使用します。
        • テーブル: 場所 (cmn_location) を選択します。
        • ハンドル:システムで生成されたハンドル @Location を使用します。
        • 同義語:システム生成の同義語である 場所を使用します。この値を更新すると、語彙ソース内の個々のアイテムの同義語になります。
          注:
          語彙ソースと同じ言語でよく発生する単語である同義語を選択してください。

        [参照する別のテーブルを追加] ページの [テーブル]、[ハンドル]、および [同義語] フィールド。

      2. ソーステーブルから参照するフィールドを選択します。
        注:
        複数のフィールドを追加するには、プラスアイコンを選択します。
        この例では、次の構成を使用します。
        • フィールド名: 国 (country) フィールドと 市区町村 (city) フィールドを選択します。
        • オプション:[オプション] をクリックし、両方の [フィールド名] の値の [このフィールドを使用して値を検索] チェックボックスをオンにします。このボックスをオンにすると、語彙ソースのレコードを検索するために発言で国名または都市名のいずれかを使用できるようになります。たとえば、市区町村列に複数の名前がある場合 (NYC、New York、New York City など) に、複数のカンマ区切り値を使用することもできます。
        • フィールドは一緒に表示できます:チェックボックスは空のままにします。このフィールドは通常、 NLU 検索モデルで使用され、ユーザーは発言内で単語を隣り合って入力してレコードを検索できます。たとえば、開発チームで働く Pierre という名前の従業員を検索するときに「Pierre Development と入力できます。開発チームはテーブル内の 2 つのフィールドです。
        [参照するテーブルを追加] ページの [フィールド] セクション。1 つ以上のフィールドを選択し、オプションを設定します。
      3. 詳細オプションを構成します。
        この例では、次の構成を使用します。
        • 言語: [英語 - en] を選択します。
        • フィルター基準:条件ビルダーを使用して、語彙ソースのソーステーブルのをフィルターできます。このシナリオでは空のままにします。
        • リフレッシュ: [7 日ごと] を選択します。これを選択すると、7 日ごとにテーブルから新しい値を取得するようにシステムを設定します。ソーステーブルの更新頻度に基づいて選択できるさまざまなリフレッシュオプションがあります。
        • あいまい一致を有効にする:このボックスをオンにすると、発言にわずかにスペルミスのある単語または単語の一部が含まれている場合でも、レコードを照合できます。たとえば、カンザスシティなどの都市を検索する場合、「カンザスシティ」と入力した場合、または「カンザス州だけ」と入力しても、システムは正しい場所レコードを照合できます。あいまい一致では、場合によっては誤った一致が返されることがあります。あいまい一致は控えめに使用し、使用する前にモデルをテストしてください。
        • 文字と小文字を区別する:あいまい一致を有効にしない場合は、このチェックボックスをオンにして、ソーステーブルの値を大文字と小文字を区別できます。発言で正しいケースが使用されていない場合、モデルはインテントを予測しません。
        [参照するテーブルを追加] ページの [詳細オプション] セクション。言語、リフレッシュ時刻、および任意のフィルターを選択します。
    5. [保存] をクリックします。

      結果:@Locationテーブルの語彙ソースが [語彙ソース] 画面に表示され、ソーステーブルとの同期が開始されます。

    6. 同期がすぐに開始されない場合は、右端の [ルックアップを同期 ] アイコンを選択して、ソーステーブルデータを NLU サービスと同期します。
      結果: 同期が完了すると、モデルで語彙ソースを使用できます。テーブル語彙ソースを更新した後にモデルを再トレーニングする必要はありません。

    次のタスク

    発言に注釈を付けて、語彙ソースをモデルに追加します。インテントに発言例を追加する場合は、@ 記号を使用します。