NLU モデルをトレーニングして試す
モデルを繰り返しトレーニングして試し、そのインテントとエンティティが検証、コンパイル、モデルへの保存されるようにします。
始める前に
- NLU ワークベンチ コアプラグイン、NLU ワークベンチプラグイン、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トールされ、アクティブ化されていることを確認します。
- NLUモデルを作成します。詳細については、「モデルの作成」を参照してください。
- モデルの 1 つ以上の NLU インテントとその関連エンティティを作成します。詳細については、「NLU インテント」を参照してください。
- 発言がテーブル語彙ソースを参照している場合は、その値がモデルで使用できるようにソースが同期されていることを確認してください。詳細については、「テーブル語彙ソースの同期」を参照してください。
- 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin エディターを NLU 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
モデルをトレーニングすると、コンテンツに加えた変更がすべて保存され、競合やエラーがチェックされます。トレーニングによって、モデルを公開することもできます。
トレーニング後、個々の発言を手動で入力してモデルを試し、予測されるインテントを確認できます。
注:
テスト発言のリストに対してモデルのテストを実行するには、「」を参照してください モデルをテストおよび公開。
Dialog Acts の会話途中の応答は、 で NLU ワークベンチ試行またはテストすることはできません。
このシナリオ例では、インテント、発言、エンティティ、およびそれらに関連する注釈を追加することで、十分なモデルコンテンツを既に構築しています。手順例に従って、まずモデルをトレーニングします NLU 。次に、予測結果と信頼スコアを確認できるように、発言を手動で入力してモデルを試します。
手順
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モデルの概要の [ モデルの構築とトレーニング] カードで、 [ フェーズの表示] を選択します。
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[モデルの構築とトレーニング] フェーズが開いたら、 [モデルのトレーニング] タブが選択されていることを確認します。
結果：[モデルのトレーニング] タブには、モデルが最後にトレーニングされた日時が表示され、前回のトレーニング以降のコンテンツ変更がある場合は、その概要も表示されます。
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[ トレーニング] ボタンを選択します。
結果： トレーニング中に進捗状況バーが表示されます。完了すると、次の 2 つの推奨事項のいずれかが表示されます。
- モデルのインテントの 60% 未満がデフォルトのテストセットでカバーされている場合、システムはさらにテスト発言を追加することを推奨します。「テストセットの作成と管理」を参照してください。
- モデルのインテントの 60% 以上がデフォルトのテストセットでカバーされている場合、システムはテストに進むことを推奨します。「モデルをテストおよび公開」を参照してください。
- モデルのインテントの 60% 未満がデフォルトのテストセットでカバーされている場合、システムはさらにテスト発言を追加することを推奨します。「テストセットの作成と管理」を参照してください。
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[ テストする発言を入力してください] の下のテキスト フィールドに、発言を入力して [ 実行] を選択します。
タスクの結果
この例では、試行する発話として「 I need to update my home address 」と入力しました。
- モデルの信頼度しきい値 (この例では 76%) が表示されます。
- [上位の予測] には、しきい値を超える信頼スコアで予測されたすべてのインテントが表示されます。
- この例では、 インテント UpdateAddress は、しきい値の 76% を超える 97% の信頼スコアで予測されます。
次のタスク
- 引き続きさまざまな発言を試して、モデルコンテンツの更新が有効であることを確認します。「NLU モデルのドラフトバージョンと公開バージョンの比較」を参照してください。
- テスト発言のリストに対してモデルをテストするには、フェーズで モデルをテストおよび公開 デフォルトのテストセットを使用するか、 に移動します マルチモデルバッチテスト。
- モデルの信頼度しきい値を調整するには、モデルの概要ページの [ 設定 ] タブを使用します。詳細については、「NLU モデルの設定」を参照してください。
- テストの結果に満足したら、 NLU モデルを公開します。