システム派生エンティティの作成
日付、時刻、期間、場所などの既定のシステム エンティティから派生したユーザー定義エンティティを作成します。
始める前に
- 次のことを確認してください。 NLU ワークベンチ 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。
- 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
システムエンティティは、デフォルトでインスタンスに ServiceNow 構築済みで、[Model] (モデル)画面の [Entities] (エンティティ)セクションに表示されます。DATE、TIME、DATE_TIME などのエンティティは、デフォルトで有効になっています。[ 有効にする] をクリックすると、必要に応じて無効にしたり再度有効にしたりできます。
システム派生エンティティは 、システムエンティティを拡張し、より多くのコンテキストを提供します。たとえば、モデルでは、システムエンティティ DATEのおかげで日付形式がすでに認識されています。ただし、 startdate や enddate などのシステム派生エンティティを作成して、日付に関するユーザーの発言からより多くの情報を抽出できます。
次のシナリオ例では、フライト、車、ホテル、およびイベントを予約するためのモデルを作成しています。インテント #FlightBooking で、ユーザーのフライト要求の発言を解釈する必要があります。モデルにはシステム エンティティ LOCATION が含まれていますが、フライト プランには通常 2 つの場所が含まれます。
この手順例では、2 つのシステム派生エンティティを作成して、フライトの出発地と到着地を収集します。
手順
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[ 発言 ] タブで、いずれかの発言から単語またはフレーズを選択します。
この例のシナリオには、「 サンディエゴからサンフランシスコへのフライトを予約する」という発話の例があります。このステップでは、 San Diego からクリックします。
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[新しいエンティティを作成 (Create a new entity)] 画面で、フィールドを構成します。
この例では、次の構成を使用します。
- エンティティ名: 「FromLocation」と入力します。
- タイプ: [システム派生] を選択します
- 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、このチェックボックスをオンにします
- 親エンティティ: LOCATION を選択
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同じ発言で、別の単語またはフレーズを選択します。
この例のシナリオでは、[ サンフランシスコ] をクリックします。
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[ 新しいエンティティの作成] を選択します。
この例では、次の構成を使用します。
- エンティティ名: ToLocation を入力
- タイプ: [システム派生] を選択します
- 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、このチェックボックスをオンにします
- 親エンティティ: LOCATION を選択
-
[Save (保存)] を選択します。
結果： 2 つのシステム派生エンティティがエンティティウィンドウに表示されます。
次のタスク
モデルをトレーニングしてエンティティを保存します。モデルを試して、作成したエンティティのバリエーションを認識して解釈するかどうかを確認できます。
この例では、別の出発地と到着場所でモデルをテストできます。図 : 1. テストパネルを含むインテント詳細ページ
- [モデルを試す] を選択します。
- ダラスからサンノゼへのフライトを予約してください。
- [移動 (Go)] を選択します。