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

    - xanadu

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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - platai

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    - platai

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    - Platform


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# リスト語彙ソースを作成する

# リスト語彙ソースを作成する {#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

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。

## 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。
* 必要なロール:admin または nlu_admin
{#create-static-list-source__ul_shl_vvs_tgb}

## このタスクについて

リスト語彙ソースを作成すると、リストのすべての代替値と実際の値 (ユーザーの発言に現れる場合) をモデルが解釈できるようになります。モデルは、これらの値を、インテントを予測するときに指定した同義語として解釈します。  
注:  
インテント予測では、指定した同義語が値を置き換えます。エンティティ予測中、実際の値または代替値の 1 つが発話で検出された場合、実際の値がエンティティとして使用されます。

この手順例では、会社の会議室のリスト語彙ソースを作成します。ユーザーがルームと代替ルームと呼ぶ可能性のある名前を追加します。リストを作成したら、モデルのインテントの発言に追加します。モデルはインテント (#BookMeetingRoom など) を解釈し、ユーザーがエンティティとして入力した名前 (エベレストなど) を使用します。

## 手順

1. 移動先 すべてNLU ワークベンチ語彙ソース.
2. \[ 自分のリスト \] タブをクリックします。
3. \[ 新しいリストを作成\] をクリックします。  
4. \[ 参照する新しいリストを作成 (Create a new list to refer to )\] ウィンドウで、フィールドを設定します。  
   {#create-static-list-source__table_g13_vfz_d5b__entry__2}

   | フィールド | Description (説明) |
   |-|-|
   | ハンドル | 語彙ソースの名前。発言内で参照するために使用されます。 |
   | 言語 | 語彙ソースの言語。同義語は同じ言語である必要があります。 |
   | 同義語 | モデルがインテント予測中に使用する単語またはフレーズ。モデルと同じ言語でよく出現する単語を選択します。 |
   | あいまい一致を有効にする | ユーザーの発話にスペルミスがあるときにリストの項目を一致させる場合は、このチェックボックスをオンにします。 |
   | 大文字と小文字を区別 | リストの値を大文字と小文字を区別するには、このボックスをオンにします。大文字と小文字が間違っている発話は一致しません。 |
   [ ]

   {#create-static-list-source__table_g13_vfz_d5b}この例では、次の構成を使用します。
   * ハンドル: <kbd class="ph userinput">@meetingroom</kbd>
   * 言語: <kbd class="ph userinput">英語 - ja</kbd>
   * 同義語: <kbd class="ph userinput">会議室</kbd>
   * あいまい一致を有効にする: ボックスを選択します。
   * 大文字と小文字を区別する: ボックスをクリアのままにします。
   {#create-static-list-source__ul_ady_dyh_jsb}

5. \[作成\] をクリックします。  
   リスト語彙ソースのドラフトが、\[語彙ソース\] 画面の \[自分のリスト\] セクションに表示されます。
6. リスト語彙ソースの名前をクリックします。
7. \[ リスト項目を追加\] をクリックします。
8. リストの値を入力し、緑色のチェックマークをクリックします。  

   この例では、「 <kbd class="ph userinput">Everest</kbd>」と入力します。
9. \[代替値\] の下の領域をダブルクリックして、カンマで区切って代替を追加します。  
10. リスト語彙ソースを使用できるようにモデルをトレーニングします。

## 次のタスク

残りの休憩室の名前と代替ルームを追加します。

リスト語彙ソースを更新した後は、モデルを再トレーニングする必要があります。詳細については、「[NLU モデルをトレーニングして試す](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/FSjEr7ZB_n7DnYhIGcLRuQ "モデルを繰り返しトレーニングして試し、インテントとエンティティを検証してコンパイルし、モデルに保存します。")」を参照してください。

その後、トレーニング発言に注釈を付けるときに、リスト語彙ソースを使用できます。@ 記号とハンドルを使用して、この語彙ソースを参照します。