マッピングされたエンティティの作成

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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  • 語彙ソース、またはエンティティ用に手動で作成した値のリストにマッピングされたエンティティを作成します。マップされたエンティティは、モデルが発言を解釈するときにコンテキストとして使用できる複数の値を提供するのに役立ちます。

    始める前に

    • プラグイン、 NLU ワークベンチ コアプラグイン、NLU共通モデルプラグイン、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、有効化されていることを確認しますNLU ワークベンチ
    • AI Search 用の仮想エージェントモデルを作成または使用しますNLU
    • インテントを作成するか、既存のインテントを使用します。
    • 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin nlu_editor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

    マッピングされたエンティティは、発言の単語を取得し、指定されたソースに基づいて値を抽出します。モデルは、インテントを予測するときにソースを使用します。

    マッピングされたエンティティを作成する場合、ソースには次の 3 つのオプションがあります。
    • 値の手動リスト: エンティティの値のリストを手動で入力するには、このオプションを使用します。たとえば、 優先度 という名前のマッピング済みエンティティを作成し、それを発言内の 「緊急 」という単語にマッピングしてから、「高」、「中」、および「低」の値を持つリストを手動で構築できます。
    • テーブル語彙ソース: 探している値を含むテーブルがある場合は ServiceNow 、このオプションを使用します。エンティティをテーブル語彙ソースにマッピングすると、エンティティはテーブルから複数の値を参照できます。たとえば、@Location語彙ソースを使用します。この場合、@Locationは都市と国の値があります。
    • 語彙ソースのリスト: 探している値を含むテーブルがない場合は ServiceNow 、このオプションを使用します。たとえば、@mouse語彙ソースを使用します。@mouseにはハンドヘルドコンピューターデバイスのさまざまなモデルの値があります。

    この手順例では、緊急度のためにマッピングされたエンティティを作成します。

    手順

    1. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > モデル.
      デフォルトで 仮想エージェント タブが開きます。
    2. モデルのアプリケーションのタブを選択してから、モデルの名前を選択します。
    3. モデルの詳細ページで、 [インテント ] タブを選択します。
    4. モデルの [インテント] セクションで、インテントの名前を選択します。
      この手順例では、[ #SubmitRequest] を選択します。
    5. [発言] タブで、発言内の単語を選択します

      このシナリオでは、「緊急の要求があります」という発話で「緊急」という単語を選択します。

    6. マップされたエンティティ を選択します。
    7. [新しいエンティティの作成] を選択します。

      [発言] タブのエンティティウィンドウにある [新しいエンティティを作成] ボタン。

    8. フォーム上のフィールドを設定します。
      フィールド 説明
      エンティティ名

      エンティティの名前。

      タイプ

      エンティティのタイプ。

      モデルの可用性

      このエンティティをモデルのすべてのインテントに含める場合は、このオプションを選択します。

      ソース

      エンティティ値のソース。

      このエンティティに値を指定してください。

      モデルのコンテキストを提供するために使用される値。

      この手順例では、次の構成を使用します。
      • エンティティ名: priority
      • タイプ:マップ済み
      • モデルの可用性:チェックボックスをオンにします
      • ソース: 実際の値とマップ先の値が格納されている場所を参照するテーブルまたはリストがある場合は、これを使用します
      • エンティティのマッピングされた値: 高、中、低

      マッピングされたエンティティの新しいエンティティウィンドウを作成します。

    9. [Save (保存)] をクリックします。

      結果: マッピングされたエンティティが保存されます。エンティティが [ 関連エンティティ] タブに表示されます。これで、モデルで機械学習を活用し、提供された値を使用して可能な値を識別できるようになりました。

      複数の値を持つマッピングされたエンティティを含むエンティティウィンドウ。

    次のタスク

    語彙ソースを使用してマッピングされたエンティティを作成し、ソースの値をマッピングされたエンティティとして使用できます。