ワードコーパスの主な目的は、 NLU モデルをトレーニングするためのテキストデータを推測することです。ソリューションでワードコーパスを使用する場合は、ソリューションのソリューション定義フェーズでのトレーニング用に指定する必要があります。トレーニング済みのワードコーパスは、ソリューションと機能間で再利用できます。

ワードコーパスを使用すると、テーブル内または複数のテーブル間で類似するレコードテキストを比較できます。ワードコーパスは、データの分析、再利用、またはレビューのために類似したレコードをグループ化するクラスタリングなど、他のシナリオでも役立ちます。コーパスに追加するアイテムは、他の類似性ソリューションやクラスタリングソリューションで再利用してさまざまなユースケースに適用できるように、会社や業界に固有のものである必要があります。

この手順例では、インシデントレコードを操作していて、それらのインシデントケースの解決策を提供できる関連するナレッジベース (KB) 記事を探します。ここでの目標は、アクティブなインシデントと公開された KB 記事を比較する新しい類似性ソリューションに適用できるワードコーパスを作成することです。