NLU インテントの作成
( 自然言語理解 (NLU) NLU) モデルのインテントを作成します。インテントは、ユーザー入力を受け取ったときに実行するシステムアクションをモデルに提供します。
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 ワークベンチ 拡張機能プラグイン、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。
- の仮想エージェントNLU ワークベンチインテントと AI Search モデルを作成できます。
- 必要なロール:admin または nlu_admin
このタスクについて
この手順では、インテントを作成する方法を示します。他のモデルのインテントを再利用するには、「」を参照してください 事前定義済み NLU インテントの再利用。
インテントがトレーニング発話の語彙と対話する方法の例を次に示します。
- インテント:#AddMembersToDistributionList
- 発言 A: 「Carlos Santana を uxinfodev リストに追加してください」
- 発言 B: 「arlo-drury-directreports グループから誤って削除されました」
- 結果:システムは uxinfodev または arlo-drury-directreports を認識せず、これらの単語を使用してインテントを予測できません。
- 解決策: uxinfodev と arlo-drury-directreports を語彙項目として追加し、それらにシノニムを追加します。入力する同義語は、発言と同義語が存在するインテントにコンテキストを追加するのに役立ちます。それらをエンティティとしてマークすると、インテント予測の信頼性がさらに高まる可能性があります。
注:
トレーニング発言とユーザーからの発言には、25 語または 200 文字の制限があります。その制限を超える発言は、インテント予測を返すことができません。
トレーニング発話に "OrderLaptop" や "sfsdfasdfas" などの非現実的な用語を含めないでください。発話は、モデルの言語で正しく自然な例である必要があります。
次の手順の例では、インテントを作成し、ユーザーが支払いに関する情報を要求するときに発話する可能性のある発言を追加しています。「仮想エージェントの HR モデル」というタイトルのモデルを既に作成NLUしており、そのモデルでインテントを作成しています。
手順
-
[ インテントを作成 ] ウィンドウで、インテントの名前と説明を追加します。
図 : 1. インテントの作成 注:インテントを作成すると、インテント名にハッシュタグが追加されます。 -
[ 発言 ] タブで、インテントに関連するトレーニング発言の例を入力します。
注:このシナリオでは、次の発言をフィールドに追加し、 [追加] を選択します入力する発言例は一意で、25 語または 200 文字未満である必要があります。少なくとも 15 個の発言を追加し、その間にできるだけ多くの多様性を持たせることを目指します。モデルのトレーニングを開始するには、少なくとも 5 つの発言を追加する必要があります。
モデルの構築と再トレーニングを繰り返すと、更新されたインテントがモデルの予測にどのように影響するかを確認できます。「NLU モデルをトレーニングして試す」を参照してください。
次のタスク
モデルをトレーニングして更新を保存します。インテントに関する問題については、「」を参照してください インテントの問題を解決する。
発言を改善するには、エンティティを追加してコンテキストを提供します。「NLU エンティティ」を参照してください。
利用可能な インテントディスカバリー 機能は、履歴データに基づいて、追加可能なインテントを特定するのに役立ちます。