NLU インテント

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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  • インテントは、システムアクションをユーザー入力と照合することで、モデルの応答を促進します。善意のモデルが役に立ち 仮想エージェント 、検索がユーザーに正確に応答します。

    インテントは、自然言語の理解を促進するコアと考えてください。インテントは、モデルがユーザーからの発言を、システムが実行できるアクションに変換するのに役立ちます。インテントは、発言、エンティティ、語彙が連携してモデルをサポートする場合に最高のパフォーマンスを発揮します。語彙と現実的な発言の例を使用すると、インテントを予測する際にシステムの精度を高めることができます。

    (NLU) モデルを作成する 自然言語理解 (NLU) ときは、ユーザー入力をシステムアクションと照合するインテントを追加します。モデルのインテントが多いほど、ユーザーから発言を受け取ったときに実行できるアクションが多くなります。モデルインテントは、ハードウェアサービス要求の作成からグループへのユーザーの追加まで、さまざまなアクションを実行できます。

    モデルのインテントにアクセスするには、モデルの概要ページに移動します。[ モデルの構築とトレーニング] フェーズで、 [ フェーズの表示] を選択します。[ インテント ] タブがデフォルトで表示されます。

    [モデルの構築とトレーニング] フェーズの [インテント] タブ

    モデルには、最大 750 個のインテントを含めることができます。ただし、300 を超えるインテントまたは 4,500 を超える発言を持つモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。

    注:
    インテントを作成するときは、相互に影響し合う場合があることに注意してください。たとえば、1つまたは2つの発話で機能するインテントを構築してテストします。ただし、より大きなインテント環境でテストすると、動作が異なる場合があります。このようなイベントの可能性を減らすために、適切なテストを開始する前に、モデルに少なくとも 5 つのインテントを作成することをお勧めします。

    モデルへのコンテンツの追加を開始するには、「」を参照してください NLU インテントの作成

    [有効] 列には、インテントが予測でアクティブかどうかが表示されます。NLU 管理者は、個々のインテントを非アクティブ化できますが、モデルには保持します。

    ただし、インテントが公開された仮想エージェントトピックにマップされている場合は、次のようになります。

    • インテントを非アクティブ化することはできません。
    • インテントを削除することはできません。
    インテントの [有効 ] ステータスを変更した後、モデルを再トレーニングします。

    発言

    インテントには、モデルがユーザーから参照できる入力の例であるトレーニング発言が含まれています。モデル内の各インテントには、独自の発言があります。トレーニングされると、モデルはユーザーからの類似の発言を認識し、一致するインテントで応答するように学習します。

    インテントを選択して、インテントの詳細ページにアクセスします。「発言」タブには、現在インテントにあるすべての発言がリストされます。

    インテント例の [発言] タブ。

    発言を追加した後、右列のアイコンを使用して発言を編集、コピー、移動、または削除できます。複数の発言を移動または削除するには、最初に左側のボックスを選択し、[ 選択した行でアクションを実行 ] ボタンを使用します。

    インテントに発言を追加する際の考慮事項は次のとおりです。
    • モデルには少なくとも 1 つのインテントが必要であり、各インテントには最低 5 つの発言が必要です。
    • インテントのトレーニングを開始するには、少なくとも 5 つの発言が必要です。
    • システムは現在、最大 25 単語または 200 文字の発言をサポートしています。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。
    • システムは現在、1 つのモデルで最大 20,000 件の発言をサポートしています。
    • 発話が 4,500 を超えるモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。

    モデルに発言を追加するときに、組織またはドメインに関連する単語またはフレーズの語彙を提供します。語彙は、ユーザーが使用する可能性が高い単語やフレーズの意図を予測するのに役立ちます。語彙ソースを呼び出す発言を追加するときに、@ 記号を使用できます。その他のコンテキストと例については、次を参照してください NLU 語彙

    関連エンティティ

    モデルでは、エンティティを使用して、ユーザー入力を予測するときに追加のコンテキストと意味を提供します。インテントのトレーニング発言にエンティティを追加して、目的のアクションを実行するための詳細情報をシステムに提供します。

    サンプルインテントの [関連エンティティ] タブ。

    詳細については、「NLU エンティティ」を参照してください。

    インテントの問題

    大規模なモデルを構築すると、インテントが重複したり、競合したり、十分なトレーニング発言が含まれなかったりする可能性が高くなります。たとえば、あるインテントの発言例が、別のインテントの例と同じになる場合があります。インテントが競合する場合、モデルでは、ユーザー入力の受信時に予測するインテントがわからない場合があります。

    モデルに問題または競合がある場合、[ インテント ] ページには、影響を受けるインテントの数を示すカードが表示されます。[モデルの構築とトレーニング (Build and train your model)] フェーズの [インテント] タブで、問題カードが強調表示されます。

    カードを選択すると、その問題を含むインテントのフィルター済みリストが表示されます。問題を解決すると、インテントが要件を満たし、意図したとおりに機能するようになります。

    詳細については、「インテントの問題を解決する」を参照してください。