NLU ワークベンチ のプロパティ
自然言語理解 (NLU) (NLU) アプリケーションのこれらのシステムプロパティを参照してください。
NLU ワークベンチ プロパティとその使用法
システムプロパティにアクセスするには、admin または nlu_admin ロールとアプリケーションナビゲーターの次のパスを使用します。 .
| ラベルと名前 | デフォルト値 | プラグイン | 推奨される使用方法 |
|---|---|---|---|
| インテントあたりの最大発言数 glide.nlu.utterances_per_intent.value_limit |
200 | NLU ワークベンチ | インテントサイズに関してモデルのバランスを取るために、インテントごとに使用する発言を 200 未満にしてください。 注: 値は 5 より大きく 300 以下でなければなりません。 |
| テーブル語彙ソースの最大レコード数 glide.platform_ml.api.max_nlu_lookupsource_records |
100,000 | NLU ワークベンチ | 値は 100,000 未満に保ちます。 |
| リスト語彙ソースの値の最大数 glide.nlu.static_lookup.value_limit |
1,000 | NLU ワークベンチ | 値は 1,000 未満に保ちます。 |
| ソフトウェア名の構築済み語彙を有効にする glide.mlpredictor.option.nlu.@LookupSources:software |
enabled | NLU ワークベンチ | システムがソフトウェア名を認識できるように、事前に構築された語彙を有効にします。 |
| ハードウェア名の構築済み語彙を有効にする glide.mlpredictor.option.nlu.@LookupSources:hardware |
enabled | NLU ワークベンチ | システムがハードウェア名を認識できるように、事前に構築された語彙を有効にします。 |
| ラベルと名前 | デフォルト値 | プラグイン | 推奨される使用方法 |
|---|---|---|---|
| インテントディスカバリー分類の最大レコード数 sn_nlu_discovery.intent_discovery_max_classification_limit |
300,000 | インテントディスカバリー | レコード数を 50 万未満に抑えます。 |
| インテントディスカバリー分類の最小レコード数 sn_nlu_discovery.intent_discovery_min_classification_limit |
10,000 | インテントディスカバリー | 高品質の結果を得るには、少なくとも 10,000 件のレコードを使用します。 |
| NLU パフォーマンス分析の最小レコード数 sn_nlu_workbench.glide.nlu.performance.min_clustering_records |
5,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 高品質の結果を得るには、少なくとも 5,000 件のレコードを使用します。 |
| NLU 競合の検出 (NLU Conflict Detection)：中しきい値 sn_nlu_workbench.glide.nlu.conflict.moderate_threshold |
.85 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 0〜1 の小数である必要があります。このしきい値を重大しきい値未満に保ちます。 |
| NLU 競合の検出 (NLU Conflict Detection)：重大しきい値 sn_nlu_workbench.glide.nlu.conflict.critical_threshold |
.95 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 0〜1 の小数である必要があります。このしきい値を中しきい値より大きく保ちます。 |
| バッチテストインポートファイルの最大行数 sn_nlu_workbench.glide.nlu.batch_test.max_import_rows |
10,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | バッチテストインポートファイルの行数が 10,000 行以下であることを確認してください。 |
| 専門家フィードバックループのフィードバックに表示する発言の最大数 glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_candidate_table.max_response_size |
300 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | ユーザーの 仮想エージェント チャットログから 300 件以下の発言を抽出して、専門家フィードバックループアプリケーションでフィードバックのために表示します。モデルを調整する前にユーザーが確認する必要がある発言の最小数 |
| モデルを調整する前にユーザーが確認する必要がある発言の最小数 sn_nlu_workbench.glide.nlu.optimize.min_labeled_data |
100 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | 専門家フィードバックループアプリケーションで [モデルを調整] 機能を実行できるように、ユーザーの 仮想エージェント チャットログから少なくとも 100 件の発言のフィードバックを提供して保存します。 |
| 仮想エージェントチャットログからフェッチするレコードの最大数 glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.va_chat_logs.max_row_limit - 3000 |
3,000 回 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | NLU の使用率が高い場合、デフォルト値を最大 50,000 レコードに増やすと、アクティブラーニングジョブでフィルタリングして、専門家フィードバックループアプリケーションに表示するデータが増加します。 |
| ラベル候補テーブルのサイズ制限 (テーブルのプルーニングに使用) glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_candidate_table.max_data_size - 10000 |
10,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | このプロパティの推奨使用法は、上記のプロパティと同じです。 |
| ラベル付きデータテーブルのサイズ制限 (テーブルのプルーニングに使用) glide.mlpredictor.option.nlu.activeLearning.label_table.max_data_size - 10000 |
10,000 | NLU ワークベンチ - Advanced Features | このプロパティの推奨使用法は、上記のプロパティと同じです。 |
| NLU モデルのトレーニング中にインスタンスのブロックを解除するには、このプロパティを有効にします。トレーニングはオフピーク時間にスケジュールされ、完了したら通知します。 glide.mlpredictor.scheduled.nlu.model.training |
False | NLU ワークベンチ - 高度な機能 | False |
仮想エージェント (VA) チャットログからより多くのフィードバックデータを取得するには、専門家フィードバックループのドキュメントの「オンデマンドで追加の VA フィードバックデータを調達する」セクションを参照してください。