NLU エンティティ
エンティティは、ユーザー入力を受信するときにモデルに追加のコンテキストを提供します。発言とインテントにエンティティを追加して、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルの予測を改善します。
エンティティは、ユーザーが実行するアクションのオブジェクトと考えてください。モデルは、発言をインテントと照合することで発言を解釈しますが、エンティティを使用して要求の詳細を収集することもできます。
- ハードウェア (エンティティ): ラップトップ (値)
- 緊急度 (エンティティ): 高 (値)
NLU エンティティは、 システム エンティティと ユーザー定義エンティティの 2 つのカテゴリに分類されます。DATE、TIME、LOCATION などのシステムエンティティは、デフォルトでインスタンスで使用できます。独自のユーザー定義エンティティを作成して、ビジネスに関連するコンテキストを提供できます。
エンティティを作成するときは、発言に注釈を付けて、モデルの学習に役立つ例を提供します。エンティティに注釈を付けることで、言語の関連付けとシステム語彙の意味のあるコンテキストをモデルに提供します。注釈はエンティティの関連性を強化し、ユーザーの入力に応じてモデルが正しいアクションを実行するのに役立ちます。
インテントを作成するときに、発言にエンティティを追加します。その後、エンティティはそのインテントに関連付けられ、 関連するインテント 番号が返されます。
正規表現
正規表現 (regex) は、モデルがパターンを確立し、テキストを検索、照合、管理する能力を向上させるのに役立ちます。パターンエンティティで正規表現を使用すると、モデルがメールアドレス、電話番号、インシデント番号などの形式を理解しやすくなります。
詳細については、「エンティティでの正規表現の使用」を参照してください。
モデルの可用性
エンティティを作成するときに、モデル内の他のインテントでエンティティを再利用できるようにすることを選択できます。エンティティの作成時に [モデルの可用性 ] ボックスを選択しなかった場合は、後でエンティティを編集できます。