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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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# CSV ファイルから NLU モデルを作成する

# CSV ファイルから NLU モデルを作成する {#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

発話とそのインテントを含む CSV または XLSX (Excel ワークブック) ファイルをアップロードして、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成します。この方法を使用すると、データまたはエクスポートされた他のモデルからモデルをすばやく作成できます。

## 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、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 および AI 検索用のNLUモデルを作成できます。
* 必要なロール:admin または nlu_admin
{#create-nlu-model-csv__ul_shl_vvs_tgb}

## このタスクについて

この手順例では、カレンダーに関するユーザー要求を理解するのに役立つ仮想エージェントNLUモデルを構築しています。  
CSV ファイルでは、インテントと発話が 2 つの列にリストされています。図 : 1. CSV 設定の例

CSVインポートで NLU モデルを作成する場合は、次の点に注意してください。

* モデルには、少なくとも 1 つのインテントと、各インテントに最低 5 つのトレーニング発言が必要です。最適なパフォーマンスを得るには、インテントごとに 15 個のトレーニング発話を持つことを目指します。
* 発言にカンマを含めることはできません。
* CSV ファイルを使用してインポートすると、エンティティは保持されません。インポート後、必要に応じて発言に注釈を付けてください。

## 手順

1. スコープを、新しいモデルに必要なアプリケーションスコープに設定します。
2. 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。
3. AI 検索など、作成するモデルのタイプのタブを選択します。
4. \[ 新しいモデルの作成 \] ボタンを選択します。
5. \[ モデルをどのように作成しますか? (How do you want to create your model? )\] ウィンドウで、\[ CSV からデータをインポート (Import data from a CSV)\] を選択します。
6. \[ Add some details \] ウィンドウで、モデルの \[Name \] と \[Short description \] を追加します。  
   このシナリオ例では、名前に <kbd class="ph userinput">「カレンダーモデル</kbd> 」と入力し、「簡単な説明」に <kbd class="ph userinput">カレンダー要求に応答して実行するためのモデル</kbd> を入力します。
7. ドロップダウンリストから言語と目的を選択します。  
   このシナリオ例では、 <kbd class="ph userinput">英語</kbd> と <kbd class="ph userinput">仮想エージェント</kbd>を選択します。
8. \[次へ\] をクリックします。
9. \[ CSV のインポート\] 画面で、\[ ファイルの選択\] をクリックします。  
10. ポップアップからCSVまたはXLSX(Excelワークブック)ファイルを選択します。
11. \[Next (次へ)\] をクリックします。  
    モデルの構築が開始されます。完了したら、 \[ モデルの表示 \] を選択してモデルの詳細ページを開きます。

## 次のタスク

インテントとトレーニング発言を追加して、モデルのビルドを続行します。エンティティと語彙を追加して、モデルがユーザーからの入力を理解できるようにします。詳細については、「[モデルの構築とトレーニング](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cIDSk5nJBp~JOd9_5n6efg "モデルを作成したら、インテント、エンティティ、語彙、およびテストセットの発話を追加して、モデルのコンテンツをビルドします。NLUモデルの内容によって、モデルがユーザー入力にどのように応答するかが決まります。")」を参照してください。

テスト発言とインテントを追加して、モデルのデフォルトのテストセットをビルドします。詳細については、「[テストセットの作成と管理](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/VwmldY0hJ4X5jiKM2r8Jcg "NLUモデルのデフォルトのテストセットを使用して、モデルのパフォーマンスと精度をテストします。NLU ワークベンチ内でコンテンツをビルドまたは更新することで、テストセットを経時的に管理します。")」を参照してください。