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sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/intelligent-experiences
Release :
- xanadu
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- Xanadu で AI を有効にする
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- platai
workflow :
- Platform
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# パターンエンティティの作成
# パターン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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*  所要時間：2分
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。
## 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-pattern-entity__ul_mk3_cb4_rhb}
## このタスクについて
パターンエンティティは、モデルが類似したタイプのコンテンツを識別、コンテキスト化、および管理するのに役立ちます。電話番号やメールアドレスなどの入力も同じパターンに従います。パターンエンティティを作成することで、これらの入力のすべてのバリエーションを認識するようにモデルをトレーニングできます。
注:
パターンエンティティは正規表現 (regex) を使用します。regex フィールドの値は Java 正規表現です。正規表現の使用方法の詳細については、「 [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。")」を参照してください。
このシナリオ例では、「 #CheckITTicketStatus」というタイトルのインテントを作成しました。この手順例では、インシデントレコード番号のパターン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、 \[ インテント\] を選択します。
4. インテントの名前を選択します。
このシナリオ例では、 #CheckITTicketStatus を選択します。
5. 発言の単語の 1 つを選択します。
このシナリオでは、\[ INC1234567\] をクリックします。
6. \[Create New Entity (新しいエンティティの作成)\] を選択します。
7. \[新しいエンティティを作成\] ウィンドウで、フィールドを構成します。
この手順例では、次の構成を使用します。
* エンティティ名:incidentnumber を入力します
* タイプ:パターンを選択
* 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、このボックスを選択します
* 正規表現:「 INC\d」と入力します{7}
{#create-pattern-entity__ul_n2r_s4b_jsb}
8. \[保存\] をクリックします。
パターンエンティティが保存され、\[ 関連エンティティ \] タブに表示されます。モデルは、パターンエンティティを使用して、注釈付き発話のバリエーションを解釈できます。たとえば、ユーザーがインシデントレコード番号を入力した場合、モデルは #CheckITTicketStatus インテントを照合できます。
**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。")
* [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。")
* [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。")