テーブル語彙ソースの作成

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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    • テーブルの ServiceNow 値を語彙ソースとして使用します。ユーザー 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルは、指定された同義語を使用して、テーブルの選択されたソースフィールドの値を含む発言を解釈します。

    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。
    • 必要なロール:admin または nlu_admin

    このタスクについて

    ServiceNow語彙ソースとして使用するテーブルを追加します。テーブルのソースフィールドを 1 つ以上選択します。次に、テーブルの値を含む発言を解釈するときにモデルによって使用される同義語を指定します。参照フィールドはソースフィールドとしてサポートされていないことに注意してください。

    テーブル語彙ソースを作成して同期すると、インスタンス内のテーブルから値が抽出され、語彙ソースが NLU サービスに作成されます。サービスの詳細については NLU 、「 NLU サービスの更新」を参照してください。
    注:
    同じテーブルとフィールドを参照する複数の語彙ソースを作成しないでください。モデルで参照する特定のテーブルとフィールドに対して語彙ソースを 1 つだけ作成します (同義語を指定します)。そうしないと、モデルに混乱が生じ、予測品質が低下します。

    この手順例では、モデルが場所のある発言を解釈できるようにします。場所 (cmn_location) テーブルには ServiceNow 、重要な場所に関する情報が既に含まれています。語彙ソースとして使用する場所テーブルを設定します。

    手順

    1. 移動先 すべて > NLU ワークベンチ > 語彙ソース.
    2. [ ServiceNow Tables] をクリックします。
    3. [ 別のテーブルを追加] をクリックします。
    4. [参照する別のテーブルを追加] ページで、フィールドを構成します。
      1. テーブル、ハンドル、およびテーブルのシノニムを選択します。
        この例では、次の構成を使用します。
        • [テーブル]: [場所 (cmn_location)] を選択します。
        • ハンドル: システムによって生成されたハンドル @Location を使用します。
        • 同義語:システム生成の同義語である Location を使用します。この値を更新して、語彙ソース内の個々のアイテムの同義語であることを確認できます。
          注:
          語彙ソースと同じ言語でよく出てくる同義語を選択してください。

        [参照する別のテーブルを追加] ページの [テーブル]、[ハンドル]、および [同義語] フィールド。

      2. ソーステーブルから参照するフィールドを選択します。
        注:
        複数のフィールドを追加するには、プラスアイコンを選択します。
        この例では、次の構成を使用します。
        • フィールド名: 国 (国) フィールドと 市区町村 (市区町村) フィールドを選択します。
        • オプション: [オプション] をクリックし、両方の [フィールド名] の値の [このフィールドを使用して値を検索する] チェック ボックスをオンにします。このボックスをオンにすると、語彙ソースのレコードを検索するために、国名または都市名のいずれかを発言で使用できるようになります。このフィールドでは、たとえば、市区町村列に複数の名前 (NYC、New York、New York City など) がある場合など、複数の値をカンマで区切って使用することもできます。
        • フィールドは一緒に表示できます:チェックボックスは空のままにします。このフィールドは通常、ユーザーが発言で隣り合って単語を入力してレコードを検索できる検索モデルで NLU 使用されます。たとえば、開発チームで働く Pierre という名前の従業員を検索するときに「 Pierre Development 」と入力できます。ここで、 名前 と チームは テーブル内の 2 つのフィールドです。
        [参照するテーブルを追加] ページの [フィールド] セクション。1 つ以上のフィールドを選択し、オプションを設定します。
      3. 詳細オプションを設定します。
        この例では、次の構成を使用します。
        • 言語: [英語 - en] を選択します。
        • フィルター基準:条件ビルダーを使用して、語彙ソースのソーステーブルの値をフィルター処理できます。このシナリオでは空のままにします。
        • 更新: [7 日ごと] を選択します。これを選択すると、7 日ごとにテーブルから新しい値を取得するようにシステムを設定します。ソーステーブルの更新頻度に基づいて選択できるさまざまな更新オプションがあります。
        • あいまい一致を有効にする:このボックスをオンにすると、発話にわずかにスペルミスのある単語または単語の一部が含まれている場合でも、レコードを照合できます。たとえば、カンザスシティなどの都市を検索するときに、「カンザスシティ」または「カンザス」のみを入力しても、システムは正しい場所レコードと照合できます。あいまい一致は、場合によっては偽一致を返すことがあります。あいまい一致は控えめに使用し、使用する前にモデルをテストしてください。
        • 大文字と小文字を区別:あいまい一致を有効にしない場合は、このボックスをオンにして、ソーステーブルの値の大文字と小文字を区別できます。発言で正しい大文字と小文字が使用されていない場合、モデルはインテントを予測しません。
        [参照するテーブルを追加] ページの [詳細オプション] セクション。言語、更新時間、フィルターを選択します。
    5. [Save (保存)] をクリックします。

      結果：@Locationテーブルの語彙ソースが [語彙ソース] 画面に表示され、ソーステーブルとの同期が開始されます。

    6. 同期がすぐに開始されない場合は、右端にある 同期ルックアップ アイコンを選択して、ソーステーブルデータをサービスと NLU 同期します。
      結果： 同期が完了すると、モデルで語彙ソースを使用できます。テーブル語彙ソースを更新した後にモデルを再トレーニングする必要はありません。

    次のタスク

    発言に注釈を付けて、モデルに語彙ソースを追加します。インテントに発言例を追加する場合は、@ 記号を使用します。