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

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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - platai

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    - Platform


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# テーブル語彙ソースの作成

# テーブル語彙ソースの作成 {#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：4分

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。

## 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-table-lookup-source__ul_shl_vvs_tgb}

## このタスクについて

語彙ソースとして使用する ServiceNow テーブルを追加します。テーブルのソースフィールドを 1 つ以上選択します。次に、テーブルの値を含む発話を解釈するときにモデルが使用する同義語を指定します。参照フィールドはソースフィールドとしてサポートされていないことに注意してください。  
テーブル語彙ソースを作成して同期すると、インスタンスのテーブルから値が抽出され、語彙ソースが NLU Service に作成されます。NLU サービスの詳細については、「[NLU サービスの更新](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wYA_SYUofSejLCq1biPFEw "このドキュメントを参照して、 NLU サービスに対する変更を最新の状態にしてください。")」を参照してください。  
注:  
同じテーブルとフィールドを参照する語彙ソースを複数作成しないでください。モデルで参照する特定のテーブルとフィールドの語彙ソースを 1 つだけ作成します (および同義語を指定します)。そうしないと、モデルに混乱が生じ、予測品質が低下します。

この手順例では、モデルが場所を使用して発話を解釈できるようにします。ServiceNow場所 (cmn_location) テーブルには、重要な場所に関する情報が既に含まれています。語彙ソースとして使用する場所テーブルを設定します。

## 手順

1. 移動先 すべてNLU ワークベンチ語彙ソース.
2. \[ ServiceNow テーブル\] をクリックします。
3. \[ 別のテーブルを追加\] をクリックします。
4. \[参照する別のテーブルを追加\] ページで、フィールドを構成します。
   1. テーブル、ハンドル、およびテーブルのシノニムを選択します。  
      この例では、次の構成を使用します。
      * テーブル: \[場所 (cmn_location)\] を選択します。
      * ハンドル: システムによって生成されたハンドル @Location を使用します。
      * 同義語:システムによって生成された同義語である 場所を使用します。この値を更新して、語彙ソース内の個々の項目のシノニムであることを確認できます。  
        注:  
        語彙ソースと同じ言語でよく出現する同義語を選択してください。
      {#create-table-lookup-source__ul_w1l_4xy_nnb}

   2. ソーステーブルから参照するフィールドを選択します。  
      注:  
      複数のフィールドを追加するには、プラスアイコンを選択します。  
      この例では、次の構成を使用します。
      * フィールド名: 国 (国) フィールドと 市区町村 (市区町村) フィールドを選択します。
      * オプション: \[オプション\] をクリックし、両方の \[フィールド名\] の値の \[このフィールドを使用して値を検索\] チェック ボックスをオンにします。このボックスをオンにすると、語彙ソースのレコードを検索するための発話で国名または都市名のいずれかを使用できるようになります。このフィールドでは、たとえば、市区町村列に複数の名前 (NYC、New York、New York City など) がある場合は、複数の値をカンマで区切って使用することもできます。
      * フィールドは一緒に表示できます:チェックボックスを空のままにします。このフィールドは通常、 NLU 検索モデルで使用され、ユーザーは発言内で隣り合って単語を入力してレコードを検索できます。たとえば、開発チームで働く Pierre という名前の従業員を検索するときに、「 <kbd class="ph userinput">Pierre</kbd> <kbd class="ph userinput">Development</kbd> 」と入力できます 。ここで、 名前と チームは テーブル内の 2 つのフィールドです。
      {#create-table-lookup-source__ul_n5w_lj3_jsb}
   3. 詳細オプションを設定します。  
      この例では、次の構成を使用します。
      * 言語: \[英語 - en\] を選択します。
      * フィルター基準:条件ビルダーを使用して、語彙ソースのソーステーブルの値をフィルターできます。このシナリオでは空のままにします。
      * 更新: \[7 日ごと\] を選択します。これを選択すると、7 日ごとにテーブルから新しい値を取得するようにシステムを設定します。ソーステーブルの更新頻度に基づいて選択できるさまざまな更新オプションがあります。
      * あいまい一致を有効にする:このボックスをオンにすると、発話にわずかにスペルミスのある単語または単語の一部が含まれている場合でも、レコードを照合できます。たとえば、カンザスシティなどの都市を検索する場合、「カンザスシティ」または「カンザス」のみを入力しても、システムは正しい場所レコードと照合できます。あいまい一致は、場合によっては偽一致を返すことがあります。あいまい一致は控えめに使用し、使用する前にモデルをテストしてください。
      * 大文字と小文字を区別:あいまい一致を有効にしない場合は、このボックスをオンにすると、ソーステーブルの値で大文字と小文字が区別されます。発話で正しい大文字と小文字が使用されていない場合、モデルは意図を予測しません。
      {#create-table-lookup-source__ul_rgx_sj3_jsb}
   {#create-table-lookup-source__substeps_zdp_w33_jsb}
5. \[保存\] をクリックします。  
   結果：@Locationテーブル語彙ソースが \[語彙ソース\] 画面に表示され、ソーステーブルとの同期が開始されます。
6. 同期がすぐに開始されない場合は、右端の \[同期ルックアップ \] アイコンを選択して、ソーステーブルデータを NLU Service と同期します。  
   結果： 同期が完了すると、モデルで語彙ソースを使用できます。テーブル語彙ソースを更新した後にモデルを再トレーニングする必要はありません。

## 次のタスク

発話に注釈を付けて、語彙ソースをモデルに追加します。インテントに発言例を追加する場合は、@ 記号を使用します。