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sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - Platform


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# 単純なエンティティの作成

# 単純なエンティティの作成 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
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* 更新日 2024年08月01日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

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。

## 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-nlu-entities__ul_shl_vvs_tgb}

## このタスクについて

単純なエンティティは、モデルによって値を抽出できる単語またはフレーズです。単純なエンティティは、エンティティが発話で使用されるコンテキストに基づいて識別されます。

次の手順の例では、 SubmitAccessRequest というタイトルのインテントを既に作成しており、ユーザーが要求しているアクセスの種類に対応する単純なエンティティを作成しています。

## 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に対応するタブを選択し、エンティティを追加するモデルの名前を選択します。  
   この例では、 アクセス要求モデルの NLU を選択します。
3. \[Build and train your model (モデルの構築とトレーニング)\] カードで、\[View phase (フェーズの表示)\] をクリックします。
4. \[インテント\] タブで、インテントの名前をクリックします。  
   この例では、\[ SubmitAccessRequest\] をクリックします。
5. 発言の 1 つの単語をクリックして、エンティティウィンドウを表示します。  
   この例では、「 parking garage」という単語をクリックします。
6. \[ Create New Entity\] をクリックします。
7. \[ 新しいエンティティを作成 \] 画面で、名前を入力し、\[ 簡易 \] エンティティタイプを選択します。  
   この例では、\[エンティティ名\] に「<kbd class="ph userinput">buildingaccess</kbd>」と入力します。  
   注:  
   モデルの可用性を選択して、モデル内のすべてのインテントでエンティティを使用できるようにします。このボックスをオンにすると、エンティティが \[関連エンティティ \] タブに表示されます。
8. \[保存\] をクリックします。  
   エンティティは保存され、発話内の単語は強調表示されたままになります。

## 次のタスク

発言は、@ ハンドルを使用して語彙ソースを参照できます。語彙ソースで定義されている値のリストがある場合は、すべての値に対して発話を繰り返すのではなく、単純なエンティティとして @ ハンドルに注釈を付けて抽出できます。参照される語彙ソースは、テーブルまたはリストです。たとえば、次の画像は、さまざまな会議室名をリストする語彙ソースを呼び出す方法を示しています。  
図 : 1. 語彙ソースを使用した発言例

詳細については、「[NLU 語彙](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wsf2WKy0xD1gGTINDOaFig "NLU語彙アイテムを使用して、ユーザーが要求を表現するさまざまな方法をシステムが認識できるようにします。語彙ソースを使用すると、会議室の名前やカタログアイテムなど、テーブルまたはリスト内のオブジェクトをシステムが認識できるようになります。")」を参照してください。
**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**   

* [マッピングされたエンティティを作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3qcN6t1twnRNUdHuWttZzg "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。")
* [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。")