NLU エンティティ
エンティティは、ユーザー入力を受け取るときにモデルに追加のコンテキストを提供します。発話とインテントにエンティティを追加して、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルの予測を改善します。
エンティティは、ユーザーが実行するアクションのオブジェクトと考えてください。モデルは発話をインテントと照合して解釈しますが、エンティティを使用して要求の詳細を収集します。
- ハードウェア (エンティティ): ラップトップ (値)
- 緊急度 (エンティティ): 高 (値)
NLU エンティティは、 システム と ユーザー定義の 2 つのカテゴリに分類されます。DATE、TIME、LOCATION などのシステムエンティティは、インスタンスでデフォルトで使用できます。独自のユーザー定義エンティティを作成して、ビジネスに関連するコンテキストを提供できます。
エンティティを作成するときは、発話に注釈を付けて、モデルの学習に役立つ例を提供します。エンティティに注釈を付けることで、言語的な関連性とシステム語彙の意味のあるコンテキストをモデルに提供します。注釈は、エンティティの関連性を強化し、ユーザーの入力に応じてモデルが正しいアクションを実行するのに役立ちます。
インテントを作成するときに、発話にエンティティを追加します。その後、エンティティがそのインテントに関連付けられ、 関連するインテント 番号が付与されます。
正規表現
正規表現 (regex) は、モデルがテキストを検索、照合、および管理する能力を向上させるパターンを確立するのに役立ちます。パターンエンティティで正規表現を使用すると、モデルがメールアドレス、電話番号、インシデント番号などの形式を理解できるようになります。
詳細については、「エンティティでの正規表現の使用」を参照してください。
モデルの可用性
エンティティを作成するときに、エンティティをモデル内の他のインテントで再利用できるようにすることを選択できます。エンティティの作成時に [モデルの可用性 ] ボックスを選択しなかった場合は、後でエンティティを編集できます。