---
sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/intelligent-experiences

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - ja-JP

ft:publication_title :

    - Xanadu で AI を有効にする

ft:clusterId :

    - platai

bundleId :

    - platai

workflow :

    - Platform


---

# NLU エンティティ

# NLU エンティティ {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 更新日 2024年08月01日
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

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。  
たとえば、ユーザーが「 <kbd class="ph userinput">I have a critical issue with a slow laptop</kbd>」と入力すると、システムはインテント #TroubleshootSlowComputer との一致を予測します。この発話から、モデルは次のエンティティも識別します。

* 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)
{#entities__ul_d52_crv_zyb}

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。  
ユーザー定義エンティティには 5 つのタイプがあります。詳細については、次のいずれかのリンクを選択してください。

* [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。")
* [パターンエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mgNoxeW3HWdqbJ69uo2DkA "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。")
* [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。")
{#entities__ul_v5w_bht_nrb}

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 {#entities__section_ocy_sjt_nrb}

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](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。

## モデルの可用性 {#entities__section_apv_njt_nrb}

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。  
モデルの詳細 ページで、 エンティティ を選択します。エンティティの名前を選択して、エンティティの詳細ページを表示します。次に、「 設定 」タブを選択します。 図 : 1. エンティティ設定ページ
* **[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。
* **[パターンエンティティの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mgNoxeW3HWdqbJ69uo2DkA)**   
  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。
* **[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。
* **[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。