--- sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/intelligent-experiences Release : - xanadu ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - Xanadu で AI を有効にする ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # マッピングされたエンティティを作成 # マッピングされたエンティティを作成 {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Xanadu * * 更新日 2024年08月01日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：3分 語彙ソース、またはエンティティに対して手動で作成した値のリストにマッピングされたエンティティを作成します。マッピングされたエンティティは、モデルが発話を解釈するときにコンテキストとして使用できる複数の値を提供するのに役立ちます。 ## 始める前に * NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ - Core プラグイン、NLU Common Model 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、アクティブ化されていることを確認します。 * 仮想エージェント または AI 検索用のNLUモデルを作成または既存のものを使用します。 * インテントを作成または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。 {#create-mapped-entity-lookup-source__ul_shl_vvs_tgb} ## このタスクについて マップされたエンティティは、発話の単語を取得し、指定されたソースに基づいて値を抽出します。モデルは、インテントを予測するときにソースを使用します。 マッピングされたエンティティを作成する場合、ソースには次の 3 つのオプションがあります。 * 値の手動リスト: このオプションを使用して、エンティティの値のリストを手動で入力します。たとえば、 優先度 という名前のマッピングされたエンティティを作成し、それを発言内の 緊急 という単語にマッピングしてから、高、中、低の値を持つリストを手動でビルドできます。 * テーブル語彙ソース:探している値を含む ServiceNow テーブルがある場合は、このオプションを使用します。エンティティをテーブル語彙ソースにマッピングすると、エンティティはテーブルから複数の値を参照できるようになります。たとえば、@Location語彙ソースを使用し、@Location には都市と国の値を指定します。 * リスト語彙ソース:探している値を含む ServiceNow テーブルがない場合は、このオプションを使用します。たとえば、@mouse語彙ソースを使用し、@mouse にはハンドヘルド コンピューター デバイスのさまざまなモデルの値が含まれます。 {#create-mapped-entity-lookup-source__ul_lxg_vpz_3sb} この手順例では、緊急度のためにマッピングされたエンティティを作成します。 ## 手順 1. 移動先 すべてNLU ワークベンチモデル. デフォルトでは、\[ 仮想エージェント \] タブが開きます。 2. モデルのアプリケーションのタブを選択し、モデルの名前を選択します。 3. モデルの詳細ページで、\[ インテント \] タブを選択します。 4. モデルの \[インテント\] セクションで、インテントの名前を選択します。 この手順例では、\[ #SubmitRequest\] を選択します。 5. \[発言\] タブで、発言内の単語を選択します このシナリオでは、「緊急の要求があります」という発話で「緊急」という単語を選択します。 6. \[マップされたエンティティ\] を選択します。 7. \[Create New Entity (新しいエンティティの作成)\] を選択します。 8. フォーム上のフィールドを設定します。 {#create-mapped-entity-lookup-source__table_z33_p1y_h5b__entry__2} | フィールド | Description (説明) | |-|-| | エンティティ名 | エンティティの名前。 | | タイプ | エンティティのタイプ。 | | 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、このオプションを選択します。 | | ソース | エンティティ値のソース。 | | このエンティティに値を指定してください。 | モデルのコンテキストを提供するために使用される値。 | [ ] {#create-mapped-entity-lookup-source__table_z33_p1y_h5b} この手順例では、次の構成を使用します。 * エンティティ名: priority * タイプ:マップ済み * モデルの可用性:チェックボックスをオンにします * ソース: 実際の値とマップ先の値が格納されている場所を参照するテーブルまたはリストがある場合に、これを使用します * エンティティにマップされた値: 高、中、低。 {#create-mapped-entity-lookup-source__ul_r42_ysb_ynb} 9. \[保存\] をクリックします。 結果： マッピングされたエンティティが保存されます。エンティティが \[ 関連エンティティ \] タブに表示されます。これで、モデルは機械学習を活用し、提供された値を使用して可能な値を識別できるようになりました。 ## 次のタスク 語彙ソースを使用してマッピングされたエンティティを作成し、ソースの値をマッピングされたエンティティとして使用できます。 **関連概念** * [エンティティでの正規表現の使用](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vjC6wUYz5WqkjkqfN_4dsg "NLUエンティティで正規表現を使用して、システムによるテキストの検索、照合、管理に役立つパターンを確立する方法について説明します。") **関連タスク** * [単純なエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/c6xGDf_tIxblYPuS0kvhcQ "発話例の単語から 1 つ以上の単純なエンティティを作成します。エンティティは、アクションのオブジェクトまたはコンテキストです。") * [パターンエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mgNoxeW3HWdqbJ69uo2DkA "メールアドレスや電話番号などの繰り返し可能なパターンを持つ単語またはフレーズからパターンエンティティを作成します。これらのパターンは、システムがパターンに基づいて類似の発話を認識するのに役立ちます。") * [システム派生エンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/J1FAm2XZxmkPiCvbPCwZyw "日付、時刻、期間、場所などのデフォルト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。") * [オープンエンドエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XZ5ESHqt9g9zYQ0jZfpZ4w "インテント予測精度を向上させる場合は、オープンエンドエンティティを使用します。オープンエンドエンティティは、モデルが発話のコンテキストに焦点を当てるのに役立ちます。") * [エンティティのインポート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/K70LdQEwW5ttOX2mWona6w "他の 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルで作成したエンティティを再利用します。エンティティをインポートすると、時間が節約され、モデルのインテントを改善できます。") * [テーブル語彙ソースの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lqoPXl1FroqN9HJkws1pUQ "ServiceNowテーブルの値を語彙ソースとして使用します。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、テーブルの選択したソースフィールドの値を含む発話を解釈します。") * [リスト語彙ソースを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/nqtEZmTw0L~iJQ~mna2wfA "語彙ソースとして機能する単語またはフレーズのリストを作成します。リストソースの値は、ユーザーの発言で検出された場合、同義語に置き換えられます。")