NLU モデルのトレーニングと試行
モデルを繰り返しトレーニングして試行し、そのインテントとエンティティが検証され、コンパイルされ、モデルに保存されます。
始める前に
- NLU ワークベンチ - Core プラグイン、NLU ワークベンチ 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トールされ、アクティブ化されていることを確認します。
- NLUモデルを作成します。詳細については、「モデルの作成」を参照してください。
- モデルの 1 つ以上の NLU インテントとそれに関連するエンティティを作成します。詳細については、「NLU インテント」を参照してください。
- 発言がテーブル語彙ソースを参照している場合は、そのソースが同期され、その値がモデルで使用可能であることを確認してください。詳細については、「テーブル語彙ソースを同期する」を参照してください。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin。NLU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
モデルをトレーニングすると、コンテンツに加えた変更が保存され、競合やエラーがチェックされます。トレーニングにより、モデルも公開できるようになります。
トレーニング後、個々の発言を手動で入力してモデルを試し、予測されるインテントを確認できます。
注:
テスト発言のリストに対してモデルのテストを実行するには、「 モデルをテストおよび公開」を参照してください。
ダイアログアクションの会話途中の応答は、 NLU ワークベンチで試行またはテストすることはできません。
このシナリオ例では、インテント、発言、エンティティ、およびそれらに関連する注釈を追加することで、十分なモデルコンテンツを既に構築しています。手順例に従って、最初に NLU モデルをトレーニングします。次に、予測結果と信頼スコアを確認できるように、発言を手動で入力してモデルを試します。
手順
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モデルの概要の [モデルのビルドとトレーニング] カードで、 フェーズの表示 を選択します。
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[ モデルのビルドとトレーニング] フェーズが開いたら、[ モデルのトレーニング] タブが選択されていることを確認します。
結果: [ モデルをトレーニング ] タブには、モデルが最後にトレーニングされた時刻が表示され、前回のトレーニング以降のコンテンツの変更がある場合はその変更も要約されます。
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[ トレーニング] ボタンを選択します。
結果: トレーニング中は進捗状況バーが表示されます。完了すると、次の 2 つの推奨事項のいずれかが表示されます。
- デフォルトのテストセットでカバーされているモデルのインテントが 60% 未満の場合は、テスト発言をさらに追加することをお勧めします。「テストセットの作成と管理」を参照してください。
- モデルのインテントの 60% 以上がデフォルトのテストセットでカバーされている場合は、テストに進むことが推奨されます。「モデルをテストおよび公開」を参照してください。
- デフォルトのテストセットでカバーされているモデルのインテントが 60% 未満の場合は、テスト発言をさらに追加することをお勧めします。「テストセットの作成と管理」を参照してください。
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[ テストする発言を入力 (Enter an utterance to test)] のテキストフィールドに発言を入力し、[ 実行] を選択します。
タスクの結果
この例では、試す発言として 「自宅住所を更新する必要があります 」と入力しています。
- モデルの信頼度しきい値 (この例では 76%) が表示されます。
- [ 上位の予測] の下に、しきい値を超える信頼スコアで予測されたすべてのインテントが表示されます。
- この例では、インテントの UpdateAddress は、しきい値の 76% を超える 97% の信頼スコアで予測されています。
次のタスク
- 引き続きさまざまな発言を試して、モデルコンテンツの更新が有効であることを確認します。「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」を参照してください。
- テスト発言のリストに対してモデルをテストするには、 モデルをテストおよび公開 フェーズのデフォルトのテストセットを使用するか、 マルチモデルバッチテストに移動します。
- モデルの信頼度しきい値を調整するには、モデルの概要ページの [ 設定 ] タブを使用します。詳細については、「NLU モデル設定」を参照してください。
- テストの結果に問題がなければ、 NLU モデルを公開します。